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Qwen1.5-72B-Chat

支持多语言的720亿参数开源语言模型

大语言模型开源项目自然语言处理Qwen1.5模型人工智能Huggingface多语言支持Github

Qwen1.5-72B-Chat作为Qwen2的预发布版本，集成了从5亿到720亿参数的8种规模模型。模型采用Transformer架构和SwiGLU激活函数，支持32K上下文长度和多语言处理。通过Hugging Face框架即可部署使用，同时提供GPTQ、AWQ等多种量化版本，可满足不同场景需求。

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Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型，具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色，支持29种以上语言。通过采用YaRN技术，它能高效处理超长文本，为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。
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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。
CodeQwen1.5 - 多语言支持的高性能代码生成模型
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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。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
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Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型，可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能，在13项基准测试中展现出色性能，包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
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ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。
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