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Qwen2-VL-2B-Instruct-GPTQ-Int4

Qwen2-VL推动多模态与自动化的跨语言视觉处理进步

Qwen2-VL具备先进的多模态处理能力,支持高分辨率图像和长时视频理解,适用于视频问答及自动化设备控制。支持包括欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语等多语言文本理解。更新的分辨率处理和位置嵌入技术提升了视觉感知性能。

Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性
GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型
Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型,参数规模从0.5亿到72亿,具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力,可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行,并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项,适应不同需求与应用场景。
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。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力,增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌,提供因果语言模型架构,适合多领域应用。支持29种语言,包括中文、英语和法语,为开发者提供多样化的功能。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解
LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型,它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务,支持多图像和多提示生成,适用于广泛的视觉理解应用。
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。
colqwen2-v0.1 - ColQwen2:结合ColBERT策略的先进视觉语言检索模型
ColQwen2GithubHuggingfaceQwen2-VL多向量表示开源项目文档检索模型视觉语言模型
ColQwen2是一种基于Qwen2-VL-2B的创新视觉语言模型,结合ColBERT策略实现高效文档检索。它支持动态图像分辨率输入,最多处理768个图像patch,在性能和内存需求间取得平衡。模型通过127,460对查询-页面数据训练,涵盖学术和合成数据集,重点关注英语内容,探索零样本跨语言泛化能力。ColQwen2为文本-图像检索任务提供了先进的解决方案,展现了在效率和准确性方面的显著优势。
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。
Qwen2.5-14B-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。
Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持
Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展,尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文,同时更能适应多样化的系统提示,为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型,旨在提供接近真实对话的交互体验。
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