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CodeQwen1.5-7B-Chat

专注代码生成的大规模语言模型支持多种编程语言

CodeQwen1.5-7B-Chat是一个专注于代码生成的大规模语言模型。该模型支持92种编程语言,具备64K tokens的长上下文理解能力。在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异。模型采用组查询注意力机制提升推理效率,可通过Hugging Face平台便捷使用。

Qwen2.5-0.5B-bnb-4bit - 支持多语种的先进自然语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型模型微调长文本生成
Qwen2.5是一款先进的自然语言处理工具,支持29种语言,显著提高了指令执行、长文本生成和结构化数据理解能力。基础模型具有0.5亿参数,采用变压器架构,支持128K的上下文长度。用户可以通过Unsloth平台轻松微调模型,降低内存占用,提高处理速度,从而为开发者提供创新和优化的性能支持。
Qwen2-7B - 开源大语言模型在多项基准测试中展现优异性能
GithubHuggingfaceQwen2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
Qwen2-7B是新一代Qwen大语言模型系列的7B参数基础版本。该模型在语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等多个领域的基准测试中展现出优异表现,不仅超越了大多数开源模型,还与专有模型实力相当。Qwen2-7B基于改进的Transformer架构,引入了SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和组查询注意力等创新技术,并优化了分词器以更好地支持多种自然语言和编程语言。
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。
Qwen2-1.5B - 优秀性能和多语言能力的开源大语言模型
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目性能评估模型自然语言处理
Qwen2-1.5B是一款开源大语言模型,具有1.3B非嵌入参数。它在自然语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理等领域表现优异。该模型在MMLU、GSM8K等多项基准测试中取得了优秀成绩,展现了较强的多语言能力。Qwen2-1.5B采用改进的Transformer架构,为进一步微调和应用奠定了基础。
Qwen1.5-4B - 一款具备多语言功能的增强型Transformer模型
GithubHuggingfaceQwen1.5参数规模多语言支持开源项目模型语言模型转换器架构
Qwen1.5-4B是一款多语言Transformer模型,具有8种模型规模,支持32K上下文长度且无需信任远程代码。其设计基于SwiGLU激活和多重注意力机制,并通过改进型分词器实现高效多样的文本生成。
Qwen2.5-14B-Instruct-AWQ - Qwen2.5大模型,专注于提升编码、数学能力与多语种支持
GithubHuggingfaceQwen2.5-14B-Instruct代码生成多语言支持开源项目模型量子化长上下文支持
Qwen2.5是一款大语言模型,专注提升编码和数学能力,同时优化指令跟随、长文本生成和结构化数据理解。支持29种语言,如中文和英语。具备更强的系统提示适应性,适合角色扮演和条件设置。AWQ量化4-bit版本72B模型具备因果语言模型结构,支持131,072个token的上下文处理和8,192个token的文本生成,适合长文本处理及多语言应用。
Qwen-VL-Chat - 多语言视觉对话模型 支持图文交互和物体定位
GithubHuggingfaceQwen-VL图像理解多模态开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
Qwen-VL-Chat是一款视觉语言对话模型,可处理图像、文本和检测框等多模态输入。该模型支持多语言对话和跨语言图文理解,具备物体定位和细粒度图像识别能力。经过量化优化后,模型显存占用更低、推理速度更快。在图像描述、视觉问答等多项评测基准上表现优异。
Yi-Coder-9B-Chat - 支持长文本上下文理解的多语言编程模型
GithubHuggingfaceYi-Coder代码生成开源开源项目模型编程语言高效
Yi-Coder-9B-Chat是一个开源的代码语言模型,拥有不到10亿个参数,具备优异的表现。它支持包括Python、Java在内的52种主要编程语言,最大上下文长度可达128K tokens。该模型在LiveCodeBench评测中取得了23%的通过率,超越了一些更大参数模型。Yi-Coder-9B-Chat可以通过transformers库进行快速推理,适用于多场景的文本生成。该项目提供详尽的技术文档和支持,便于开发者上手使用。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于Qwen2.5的7B参数代码专用模型支持超长文本输入与代码生成
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成大语言模型开源项目指令微调模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF是一款开源的代码专用大语言模型,通过5.5万亿token的训练提升了代码生成和推理能力。模型采用transformers架构,参数规模为7.61B,具备32K-128K的长文本处理能力。该模型在保持通用能力的同时优化了编程相关任务,支持GGUF格式并可通过llama.cpp部署,适用于代码智能体等实际应用场景。
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 - 支持多语言和长文本生成的大语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调优模型自然语言处理长上下文支持
Qwen2.5是最新的大型语言模型,拥有32.5B参数和支持29种语言。其特点包括增强的代码和数学处理能力,改进的指令遵循和长文本生成能力,及对结构化数据的理解。该版本支持长上下文达128K tokens且可生成超过8K tokens的文本,采用GPTQ 4-bit量化,适用于多种文本生成应用。
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