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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

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。

Qwen2.5-7B-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。
Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力,支持128K令牌的长文本上下文,并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持,包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
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。
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF - 提升语言生成能力支持多语言的14B指令微调模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调整模型语言模型长上下文支持
Qwen2.5-14B-Instruct-GGUF 模型在编码、数学和多语言支持方面表现卓越,能够生成最高达8K tokens的长文本,并支持128K的上下文长度。该模型适用于聊天与角色扮演,优化的指令跟随和结构化输出,覆盖29种语言,多语言能力强劲。为用户提供良好的长文本生成与结构化数据处理体验。
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-Instruct - 多语言支持的轻量级指令型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Qwen2.5-1.5B-Instruct是Qwen2.5系列的指令型语言模型,拥有1.5B参数。它支持29种语言,能处理32,768个token的上下文并生成8192个token的文本。该模型在指令理解、长文本生成和结构化数据处理方面表现优异,尤其擅长编程和数学领域,可应用于多种自然语言处理任务。
Qwen1.5-4B-Chat - 支持多语种与长上下文的高级语言模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer多语言支持开源项目性能提升模型语言模型
Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型,提供八种型号,支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升,且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线,建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务,包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。
Qwen2.5-7B-Instruct - 强大的多语言大模型支持128K上下文和8K生成
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
Qwen2.5-7B-Instruct是一个指令微调的大语言模型,拥有76亿参数。该模型支持29种以上语言,能处理128K tokens的上下文并生成8K tokens的文本。它在代码、数学、指令遵循和长文本生成等方面表现出色,同时提升了结构化数据的理解和输出能力。模型采用transformers架构,整合了RoPE、SwiGLU等技术,提供了强大的自然语言处理功能。
Qwen2-0.5B - 阿里巴巴推出的高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目模型模型评估自然语言处理
Qwen2-0.5B是阿里巴巴发布的新一代大语言模型系列中的0.5B参数版本。该模型在语言理解、生成、多语言能力、编程、数学和推理等多个基准测试中表现优异,性能超越大多数开源模型。Qwen2-0.5B采用改进的Transformer架构,包括SwiGLU激活、注意力QKV偏置和分组查询注意力等技术。作为基础语言模型,Qwen2-0.5B可用于进一步的训练和优化,为开发者和研究人员提供了强大的语言处理基础。
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