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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-2B-Instruct - 先进的多模态AI模型 支持高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-2B-Instruct是一个开源的视觉语言模型,支持处理任意分辨率的图像和20分钟以上的视频。该模型在多项视觉理解基准测试中表现出色,具有复杂推理和决策能力。Qwen2-VL-2B-Instruct采用了动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,提高了多模态处理能力。此外,它还支持多语言理解,可应用于移动设备和机器人操作等领域。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理
GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用,显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度,采用GPTQ 4位量化,并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构,具备RoPE和SwiGLU等技术,优化代码生成和处理过程。
Qwen2.5-1.5B - 多语言支持的15亿参数基础语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能大语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
Qwen2.5-1.5B是一个具有15亿参数的基础语言模型。它支持29种以上语言,可处理32,768个token的上下文,生成8K token的文本。该模型在编码、数学和结构化数据处理方面表现优异。采用transformer架构,包含RoPE和SwiGLU等技术。Qwen2.5-1.5B适合进一步微调和应用开发,但不建议直接用于对话任务。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列,规模从0.5B到72B不等。支持27种语言,在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K,显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项,包括本地运行和规模化推理,并支持模型量化和微调。
InternLM-Math - 开源双语数学推理大模型
GithubInternLM-Math人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理
InternLM-Math是一个开源的双语数学推理大模型,在形式化和非形式化数学推理方面表现优异。它集成了数学问题求解、证明、验证和增强等功能。该模型在MiniF2F、MATH和GSM8K等基准测试中展现出领先性能,并支持使用Lean语言进行可验证的数学推理。InternLM-Math还可作为奖励模型和数学问题增强助手,为数学研究和应用提供有力支持。
Qwen-7B - 70亿参数规模的多语言开源预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen-7B多语言大语言模型开源项目模型评测预训练
Qwen-7B是一个70亿参数规模的开源预训练语言模型,基于超过2.4万亿tokens的多语言语料训练而成。该模型支持15万规模的多语言词表,在常识推理、代码生成、数学计算、机器翻译等多个评测任务中表现优异。通过采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数等技术,Qwen-7B具备强大的多语言理解和处理能力,同时支持长文本输入和高效推理。
Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型 支持多种量化等级
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型
Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本,从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构,使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力,支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调,可通过llama.cpp部署,支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀,为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。
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。
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。
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。
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