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Qwen2.5-Math-7B-Instruct

强大的数学问题求解模型 支持中英双语CoT和TIR推理

Qwen2.5-Math-7B-Instruct是一个专注于数学问题求解的大型语言模型。该模型支持链式思考(CoT)和工具集成推理(TIR)方法,可解决中英文数学问题。相较于前代模型,它在多项数学基准测试中表现出色。模型擅长精确计算、符号操作和算法推理,在MATH基准测试中使用TIR方法获得85.3分。作为Qwen2.5-Math系列的指令微调版本,该模型适用于数学问题解答场景。

Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力开源项目性能基准模型训练细节语言模型
Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调,相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器,支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。
Qwen2.5-32B-Instruct-AWQ - 支持128K长文本的多语言量化大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言处理大语言模型开源项目模型量化模型
Qwen2.5-32B指令微调模型经AWQ量化后参数量达32.5B,显著增强了编程和数学计算能力。模型支持29种语言交互,可处理128K tokens长文本,具备结构化数据理解和JSON生成等核心功能。基于transformers架构开发,通过量化技术实现高效部署,适用于大规模AI应用场景。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型 支持131K token超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
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。
DeepSeek-Math - 开源数学推理模型的新突破
DeepSeekMathGithub人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理
DeepSeek-Math是基于DeepSeek-Coder-v1.5 7B预训练的开源数学推理模型。在MATH基准测试中,它达到51.7%的成绩,接近Gemini-Ultra和GPT-4的水平。项目提供基础、指令微调和强化学习三个7B模型版本,支持数学问题求解、工具使用和定理证明。DeepSeek-Math在保持通用能力的同时提升了数学推理能力,为数学研究提供了新的AI工具。
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。
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。
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 - 开源多语言大模型Qwen2.5 32B量化版支持超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目文本生成模型量化
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5系列的量化版本,通过GPTQ 8位量化技术实现高效部署。模型支持29种语言交互,具备128K超长上下文理解和8K文本生成能力。在编程、数学计算、文本理解等任务中表现优异,同时对结构化数据处理能力显著提升。该模型采用325亿参数规模,适合在资源受限环境中运行
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。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调优模型长文本处理
Qwen2.5的最新版通过改进知识、编码和数学能力,支持包括中文在内的29种语言,能够处理长文本并生成超过8K字符的文本。此72B参数的8位量化模型在指令遵循和结构化输出生成上有显著提升,有助于Chatbot角色扮演与多样化提示的实现。
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