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Qwen2-7B-Instruct-abliterated

权重正交化在文本生成模型性能中的应用

本项目通过利用failspy的笔记本对Qwen2-7B-Instruct模型进行权重正交化优化,旨在削弱模型的强拒绝方向。尽管模型在优化后可能仍会出现拒绝请求或误解意图的情况,其在ARC、Winogrande等数据集上的性能仍保持高水平。使用lm-evaluation-harness 0.4.2进行评估,结果显示在ARC、GSM8K、HellaSwag等数据集上的表现优异,适合相关应用。

Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
Qwen2-0.5B-Instruct - 轻量级高性能指令对话模型 提升自然语言处理能力
GithubHuggingfaceQwen2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
Qwen2-0.5B-Instruct是Qwen2大语言模型系列中的轻量级成员。该模型采用改进的Transformer架构,在语言理解、生成、多语言处理、编码、数学和推理等方面表现出色,超越多数同等规模的开源模型。经过大规模数据预训练和监督微调,Qwen2-0.5B-Instruct在多项基准测试中展现出优异性能,为开发者提供了一个高效且功能强大的自然语言处理工具。
Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目微调模型长文本处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型,支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升,支持最大128K的长文本处理及29种语言,优化用于指令追踪和生成结构化数据,尤其适合聊天机器人应用。
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。
Qwen2-57B-A14B-Instruct - 新一代指令优化语言模型Qwen2的潜力
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目模型模型评价长文本处理
Qwen2-57B-A14B-Instruct是Qwen2系列中采用指令优化的语言模型,包含57亿参数。作为Mixture-of-Experts模型之一,它在多个基准测试中超越了多数开源和私有模型,包括语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理能力。此模型支持处理长达65,536个tokens,适合解析长文本,依托先进的Transformer架构,并具备多语种适应能力的改进tokenizer。
Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-7B-Instruct的多样化量化方案增强模型适应性
ARM芯片GithubHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct开源项目性能优化模型训练数据集量化
项目采用llama.cpp的最新量化方案对Qwen2.5-7B-Instruct模型进行优化,提供灵活的量化格式以匹配各类硬件环境。更新的上下文长度管理与先进的分词器,无论选择传统的Q-K量化还是新兴的I-quant,各种档次的文件都能帮助设备实现性能与速度的平衡。尤其是对ARM架构的专门优化,即便在低RAM环境下,用户也能凭借有限的资源获得可行的使用体验。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力,改善结构化数据处理
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型
Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步,支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化,提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景,如代码生成和数据管理,通过改进训练架构提升性能和内存效率。
Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持
Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展,尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文,同时更能适应多样化的系统提示,为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型,旨在提供接近真实对话的交互体验。
Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型,参数量为325亿。该模型支持29种以上语言,擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构,支持131,072个token的上下文长度,可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色,并能处理表格等结构化数据。
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