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Qwen2-1.5B

优秀性能和多语言能力的开源大语言模型

Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型,具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩,展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构,为进一步微调和应用奠定了基础。

Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成,覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异,具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构,提供卓越的自然语言处理性能。
Qwen2-7B-Instruct - 开源大语言模型支持13万token超长上下文处理
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2-7B-Instruct是一款开源大语言模型,支持处理131,072个token的超长上下文。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程和推理等多项基准测试中表现优异,性能超过多数开源模型,接近专有模型水平。基于改进的Transformer架构,通过大规模数据预训练和指令微调,Qwen2-7B-Instruct实现了卓越性能。模型提供简便的部署方式,尤其适合长文本处理任务。
Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型,优化长文本生成
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持
Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程,节省70%的内存,支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时,提供易用的Google Colab工具,支持多语言和长文本处理,适用于生成长达8000字符的内容,并集成到Transformers库中,便于部署应用。
Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit - 快速高效的大语言模型微调工具
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型,具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色,支持29种以上语言。通过采用YaRN技术,它能高效处理超长文本,为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。
CodeQwen1.5 - 多语言支持的高性能代码生成模型
CodeQwen1.5Github代码生成开源项目模型部署编程语言长上下文
CodeQwen1.5是一款专用于代码生成的大型语言模型,支持92种编程语言,具备64K tokens的长文本处理能力。该模型在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异,为开发者提供了高效的AI编码辅助工具。作为Qwen1.5的专用代码版本,CodeQwen1.5采用transformer架构,在多项基准测试中展现出卓越性能。
Qwen2.5-Coder-7B - 新一代多语言编程模型具备出色的代码生成与长文本处理能力
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成开源项目机器学习模型深度学习
Qwen2.5-Coder-7B是一个基于Qwen2.5-7B训练的专业代码开发模型,在代码生成、推理和修复方面表现优异。该模型经过5.5万亿token的训练,支持128K上下文窗口,适用于代码助手和数学推理等场景。采用transformer架构,拥有76亿参数和28层注意力层,支持131,072个token的上下文长度。Qwen2.5-Coder-7B不仅优化了代码生成能力,还保持了数学和通用能力的优势,为代码开发和人工智能应用提供了全面的基础支持。
Qwen-1_8B-Chat - 18亿参数规模的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceQwen-1.8B-Chat低成本部署多语言大语言模型开源项目模型系统指令
Qwen-1.8B-Chat是阿里云开发的18亿参数规模大语言模型,支持8192上下文长度。该模型采用大规模高质量语料训练,在多项中英文评测中表现优异。其15万词表规模有利于多语言处理。模型支持低成本部署,并可通过系统指令实现多样化功能。Qwen-1.8B-Chat在同等规模模型中展现出较强的综合能力。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ - AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理
AWQ量化GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大语言模型开源项目模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型,具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构,并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时,保持了数学和通用领域的性能,为代码智能助手等应用提供了坚实基础。
Qwen2-72B-Instruct-AWQ - 先进的大规模语言模型 131K Token上下文长度
AWQGithubHuggingfaceQwen2大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本处理
Qwen2-72B-Instruct-AWQ是一个支持131,072个token上下文长度的大规模语言模型。该模型在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等方面表现优异,采用改进的Transformer架构。模型经过大规模数据预训练和微调,可通过Python快速部署使用。
Qwen2-VL-2B-Instruct-AWQ - 支持多分辨率的多语言多模态视觉模型
GithubHuggingfaceQwen2-VL多语言支持开源项目性能评估模型模型架构视觉理解
Qwen2-VL是一款先进的多模态模型,具备卓越的图像和视频理解能力,并能够处理多语言文本。其支持动态分辨率处理,适用于移动设备和机器人自动化操作。模型特色包括旋转位置嵌入和高效量化模型,提高推理速度和内存利用率,适合多种视觉任务如图像描述和视频分析。
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