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Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8

改进视觉和文本处理能力的多模态模型

本项目是一个多模态视觉语言模型,具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容,并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入,该模型提升了视觉处理能力。此外,项目还提供了便于快速部署的工具包,助力处理各类视觉任务。

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。
Qwen2.5-32B-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。
InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解
AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉
InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理,同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异,性能达到开源模型领先水平。
Qwen2.5-32B-Instruct-GGUF - Qwen2.5大模型在生成语言和指令处理方面的显著增强
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型自然语言处理长上下文支持
Qwen2.5系列模型大幅提升了知识积累能力,尤其在编码和数学领域表现出色。其32B模型支持29种以上语言,擅长长文本生成和结构化数据理解。专为指令响应优化,能够在复杂系统提示下维持高效性能。Qwen2.5提供128K Token长上下文支持和8K Token生成能力,拓展了角色模拟应用场景。
Qwen1.5-4B-Chat - 支持多语种与长上下文的高级语言模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer多语言支持开源项目性能提升模型语言模型
Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型,提供八种型号,支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升,且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线,建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务,包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。
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 - 支持长文本和多语言的先进预训练语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5代码能力多语言支持大语言模型开源项目模型长文本处理
Qwen2.5-7B是一款拥有76亿参数的大规模预训练语言模型。它支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,显著增强了知识储备、编码和数学能力。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,并可处理29种以上语言。Qwen2.5-7B作为基础模型,为进一步的微调和应用开发奠定了坚实基础。
Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - 开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K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深度学习
Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分,采用transformers架构,拥有7.61B参数。该模型支持29种语言,可处理128K文本上下文,并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代,模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。
Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人
GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型
Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目,通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练,有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型,并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。
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。
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