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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-VL-7B-Instruct - 多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频处理
Qwen2-VL-7B-Instruct是一个视觉语言模型,支持高分辨率图像和20分钟以上视频的理解。它在多个视觉理解基准测试中表现出色,具备复杂推理和决策能力。该模型可集成到移动设备和机器人中,实现基于视觉环境和文本指令的自动操作。此外,Qwen2-VL-7B-Instruct支持多语言,能理解图像中的多种语言文本。
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。
Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用
GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问
Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发,利用对齐机制和广泛的数据集进行训练,更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力,支持超长文本输入
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构,支持多语言生成和理解,具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导,利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化,支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样,适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件,以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性,适宜不同计算资源的使用者,为其提供多样选择。
Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ - 先进视觉语言模型实现多分辨率图像和长视频理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-7B-Instruct-AWQ是一款支持多分辨率图像和长视频理解的视觉语言模型。该模型在视觉理解基准测试中表现出色,具备复杂推理和决策能力,可应用于移动设备和机器人自动操作。模型支持多语言处理,采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入等技术,显著提升了多模态处理能力。
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
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
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-Math-72B-Instruct-GGUF - Llamacpp在Qwen2.5-Math代码量化中的应用
ARM芯片GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Math-72B-Instruct开源项目性能模型量化
项目应用llama.cpp对Qwen2.5-Math模型进行量化,提供多种量化格式以适应不同硬件配置。更新包括改进的分词器,涵盖高至极低质量的量化文件,适用于不同RAM和VRAM需求,并支持在ARM芯片上运行。使用K-quant和I-quant等量化方法,有助于优化模型性能与速度。下载和安装可通过huggingface-cli实现,灵活快捷。
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct - 支持超长文本处理的智能代码生成模型
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
基于Qwen2.5架构开发的代码特化大语言模型,通过5.5万亿token训练提升了代码生成、推理和修复能力。模型支持长文本处理,具备代码智能体和数学推理功能,采用transformers架构并集成多项先进技术,为代码开发提供全面的辅助支持
Abel-7B-002 - 数学推理能力卓越的7B参数大语言模型
Abel-7B-002GithubHuggingface大语言模型开源项目性能评估数学能力模型模型对比
Abel-7B-002是一款在数学和推理能力方面表现突出的7B参数大语言模型。相较于前代模型,它在GSM8K和MATH等数学基准测试中分别提升了35%和126%的性能。在7B规模模型中,Abel-7B-002在多项任务上展现出领先优势,尤其在GSM8K和MATH测试中分别达到80.44和29.46的最高分。除数学领域外,该模型在语言理解和常识推理等方面也有出色表现,展示了良好的泛化能力。
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