gte-Qwen2-7B-instruct

Qwen2架构驱动的多语言句子嵌入模型

模型 Github Qwen2 开源项目 Huggingface 自然语言处理 MTEB 句子相似度模型评估

gte-Qwen2-7B-instruct是基于Qwen2架构开发的多语言句子嵌入模型。在MTEB基准测试中,该模型在句子相似度、文本分类和信息检索等任务上表现出色。它支持多语言处理,能有效完成跨语言文本理解,为自然语言处理应用提供强大的语义表示能力。

文档

gte-Qwen2-1.5B-instruct - 先进语言模型在MTEB多任务评估中的优异成绩

GithubHuggingfaceMTEBQwen2句子相似度开源项目模型模型评估自然语言处理

gte-Qwen2-1.5B-instruct模型在多任务基准测试(MTEB)中展现出优秀性能。该模型在分类、检索、聚类等NLP任务上表现突出,涵盖情感分析、句子相似度计算和问答等领域。在准确率、F1分数和MAP等关键指标上,gte-Qwen2-1.5B-instruct均取得了良好成绩,体现了其处理多样化语言任务的能力。

Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言大模型Qwen2，增强理解与推理性能

GithubHuggingfaceQwen2-1.5B-Instruct开源项目性能模型语言模型量化

Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后，适合编程、数学及推理任务，支持多语言和代码处理，并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台，推理速度快，内存占用低。

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。

Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF - 新一代多语言模型，提升指令理解与长文本处理

GithubHuggingfaceQwen多语言支持开源项目指令调优模型语言模型长上下文支持

Qwen2.5系列模型通过改进的专家模型，增强编码和数学性能，支持29种语言，提供最长128K的上下文处理与8K tokens的生成能力。其提升的指令跟随与结构化数据生成能力适合多样化系统提示，使聊天机器人更准确。72B模型采用GGUF格式和现代架构技术，提供流畅对话体验。

Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型

GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练

Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型，在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异，提供fp16及多种量化格式，兼容OpenAI API，并增强代码和数学推理功能。

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。

Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理

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

Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型，拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升，支持29种以上语言，能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异，并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构，结合RoPE、SwiGLU等技术，提供高效的自然语言处理能力。

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。

Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型

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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。

Qwen2.5-32B-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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