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Qwen2-Math-1.5B-Instruct

Qwen2系列专业数学推理大模型

Qwen2-Math-1.5B-Instruct是基于Qwen2系列开发的数学推理专用指令模型。该模型在解决复杂多步逻辑推理的数学问题上表现优异,性能超越多数开源模型。目前主要支持英文对话,可通过Hugging Face Transformers或ModelScope轻松部署使用。作为一个专业的数学推理工具,它为科研社区解决高级数学问题提供了有力支持。

CodeQwen1.5-7B-Chat-GGUF - 支持92种编程语言的强大代码生成模型
CodeQwen1.5GithubHuggingface代码生成多语言支持开源项目模型语言模型长上下文
CodeQwen1.5是一个基于transformer的语言模型,专注于代码生成。它支持92种编程语言,并能处理长达64K标记的上下文,适用于文本到SQL转换和错误修正。
Qwen-14B - Qwen-14B模型优化多语言和学习效率
GithubHuggingfaceQwen-14B多语言词表大语言模型开源项目模型自然语言处理阿里云
Qwen-14B是阿里云推出的一款140亿参数大语言模型,基于Transformer架构,训练数据量超过3万亿tokens,覆盖中英、多语言、代码和数学领域。该模型在多个评测任务中表现优异,超越同类开源模型,并因其强大的扩展性和高效的训练能力而备受关注。拥有150,000个词的词表设计提升了多语言处理能力,适合各类深度学习应用。
qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化,支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型,可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出,而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能,尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
qwen - Qwen模型在Habana Gaudi处理器上的配置与训练概述
Gaudi处理器GithubHuggingfaceOptimum HabanaQwen模型Transformer开源项目模型混合精度
通过Optimum Habana接口,在Habana Gaudi处理器上实现Qwen模型的高效加载和训练。该接口简化了单个和多个HPU设置下的训练流程,并支持自定义AdamW优化器、梯度剪辑和PyTorch混合精度功能。用户可以通过配置GaudiConfig文件以及特定的HPU训练参数,利用语言模型示例代码,以充分发挥HPUs的性能。更多信息和详细用例请参考Hugging Face的文档及GitHub资源。
AMchat - 解答高等数学问题的大语言模型
AMchatGithubInternLM2-Math-7B开源开源项目模型微调高等数学
AMchat是一种针对高等数学问题设计的大语言模型,基于InternLM2-Math-7B,通过xtuner微调,集成了丰富的数学知识和高等数学习题解答。AMchat支持多种部署方式,包括本地、Docker和OpenXLab,方便用户快速使用。该项目定期更新,包括新版本模型的微调和改进,以及参与创新竞赛,展示其在高等数学领域的应用潜力。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
Yi-1.5-6B - 提高编码数学与推理性能的AI模型升级
AI模型GithubHuggingfaceYi-1.5开源开源项目技术性能模型预训练
Yi-1.5经过优质语料库的持续预训练和多样化微调,提升了在编码、数学、推理等方面的能力,保持良好的语言理解与常识推理。在多项基准测试中表现突出,不仅在同类开源模型中优越,也在某些测试中超越更大规模的模型。Yi-1.5提供多个Chat与Base模型版本,适用多种应用场景,可通过链接快速获取与部署,为现代AI应用提供有力支持。
Qwen-Agent - 基于千问大模型的应用开发框架 支持工具调用和长文本处理
GithubLLM应用Qwen-Agent代理框架工具使用开源项目自定义助手
Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能,包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发,提供原子级和高级组件,能处理超长文档问答,并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手,实现复杂的人工智能应用。
Step-DPO - 优化大语言模型长链推理的高效方案
GithubStep-DPO大语言模型开源项目数学问题模型微调长链推理
Step-DPO是一种旨在提升大语言模型长链推理能力的新方法。该方法通过数据构建流程生成了1万对高质量步骤偏好对数据集,在仅使用少量数据的情况下显著提升了模型性能。研究表明,Step-DPO能将Qwen2-7B-Instruct在MATH和GSM8K测试集上的得分分别提高5.6%和2.4%。应用Step-DPO后的Qwen2-72B-Instruct更是在这两个测试集上分别达到70.8%和94.0%的得分,超越了多个闭源模型。
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