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Qwen2-72B-Instruct

多语言大规模语言模型 支持131K token超长文本处理

模型Github开源项目Huggingface机器学习Qwen2-72B-Instruct自然语言处理大语言模型人工智能

Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异，超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构，通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本，可通过vLLM部署。

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Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF - 高性能3B参数量GGUF格式大语言模型，支持多语言、长文本理解与结构化输出
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Qwen2.5-3B-Instruct-GGUF是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，参数量为3B。该模型支持29种语言，具备出色的代码和数学处理能力。它可处理128K tokens的上下文，生成长度达8K tokens的文本。模型采用transformers架构，整合了RoPE和SwiGLU等技术，并提供多种量化版本。其优势在于强大的指令跟随能力、结构化数据理解和JSON输出能力，适用于多样化的系统提示词场景。
Qwen2.5-0.5B-bnb-4bit - 支持多语种的先进自然语言处理模型
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Qwen2.5是一款先进的自然语言处理工具，支持29种语言，显著提高了指令执行、长文本生成和结构化数据理解能力。基础模型具有0.5亿参数，采用变压器架构，支持128K的上下文长度。用户可以通过Unsloth平台轻松微调模型，降低内存占用，提高处理速度，从而为开发者提供创新和优化的性能支持。
Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度
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Qwen1.5是Qwen2的测试版，作为一款基于Transformer的解码器语言模型，该项目在大规模数据上进行预训练。模型规模涵盖0.5B至72B的密集模型及14B的MoE模型，共8种规格。Qwen1.5在对话性能、多语言支持方面有显著提升，所有模型均可稳定支持32K上下文长度。技术上采用SwiGLU激活、注意力QKV偏置等，并优化了多语言和代码适配的分词器。
Qwen1.5-32B - 提供稳定多语言支持的Transformer语言模型
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Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型，支持多语言和多种模型尺寸，适合不同需求。相比前版本，该模型显著提升了聊天性能，并在所有尺寸中稳定支持32K上下文长度，且无需信任远程代码，使用更加便捷。经过大量数据预训练，具备强大文本生成能力，用户可通过后续训练进一步提升性能。详细信息可在Hugging Face和项目博客中查看。
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Qwen1.5是一种基于Transformer架构的单向解码语言模型，提供包括0.5B至72B的多种尺寸，以及一个14B的MoE版本。该模型支持多语言和稳定的32K上下文长度，并显著提高聊天模型的性能。其采用SwiGLU激活和改进的分词器，适合多语言应用。建议结合SFT、RLHF等后续训练使用，无需依赖远程代码，是一种实用的文本生成工具。
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