Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4

提升多语言处理能力，支持超长文本输入

生成能力语言模型 Github 多语言功能开源项目长文本处理 Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 Huggingface 模型

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构，支持多语言生成和理解，具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导，利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。

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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。

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Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型，支持29种以上语言处理，可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解，支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术，适用于后续的指令微调和应用开发。

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Qwen2-72B - 新一代开源大语言模型在多个领域表现出色的中立评估

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Qwen2系列大语言模型采用改进的Transformer架构，包含多种参数尺寸，加强了在多语言、编程、数学和推理领域的表现。Qwen2-72B模型对比现有开源和专有模型，展示了其在自然语言处理、代码生成和多语言翻译方面的竞争力，支持各类复杂任务的高效执行。了解更多关于模型的功能和实用建议，为语言技术应用提供支持。

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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。

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