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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。

Qwen1.5-32B-Chat-GGUF - 基于Transformer架构的多语言解码模型
GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持开源项目模型模型性能语言模型量化模型
Qwen1.5是基于Transformer的语言模型,在多个模型规模和多语言支持方面有显著提升。支持从0.5B到72B的不同模型规模,表现出色的人类偏好能力,所有模型都稳定支持32K上下文长度,无需额外信任远程代码。项目提供多种量化模型格式,并评估了Wiki数据集上的模型困惑度。改进的分词器增强了对多种自然语言和代码的支持。
Qwen1.5-72B-Chat - 支持多语言的720亿参数开源语言模型
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
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。
Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型 支持多种量化等级
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型
Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本,从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构,使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力,支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调,可通过llama.cpp部署,支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀,为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。
InternVL2-8B - 多模态大语言模型在图像理解、视频分析和目标定位方面的全面能力
GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目指令微调推理性能模型视觉语言模型
InternVL2-8B是一个基于InternViT-300M-448px和internlm2_5-7b-chat的多模态大语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等图像任务中表现优异,同时在视频理解和目标定位方面也展现出强大能力。支持8k上下文窗口,能够处理长文本、多图像和视频输入,在开源多模态模型中具有竞争力。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化,支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样,适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件,以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性,适宜不同计算资源的使用者,为其提供多样选择。
Qwen1.5-72B - 支持多语言与性能提升的单向解码模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构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Transformer架构的单向解码语言模型,提供包括0.5B至72B的多种尺寸,以及一个14B的MoE版本。该模型支持多语言和稳定的32K上下文长度,并显著提高聊天模型的性能。其采用SwiGLU激活和改进的分词器,适合多语言应用。建议结合SFT、RLHF等后续训练使用,无需依赖远程代码,是一种实用的文本生成工具。
llavanext-qwen-siglip-tokenizer - 整合多模态模型的开源项目探索图像与文本处理新方向
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
该项目整合了LLaVA、Qwen和SIGLIP等先进多模态模型的功能,基于Transformers库开发高效tokenizer。它支持视觉问答和图像描述等跨模态任务,为计算机视觉和自然语言处理的交叉研究提供了实用工具。该项目旨在提供一个强大的图像-文本处理框架,为研究人员和开发者探索和应用多模态AI提供便捷途径,有望在相关领域带来突破性进展。
Qwen1.5-14B - 基于Transformer的多语言大模型 支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5多语言支持大规模预训练开源项目模型自然语言处理语言模型
Qwen1.5作为Qwen2的预览版,是一个支持多语言的大规模语言模型。该模型提供多种规模版本,支持长文本理解,具备增强的聊天能力和改进的多语言处理功能。模型在技术架构上采用了先进的Transformer结构,并针对自然语言和代码处理进行了优化。
Qwen1.5-1.8B-Chat - 跨语言能力与性能优化的前沿语音模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer结构代码生成多语言支持开源项目模型语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版本,显著提高了聊天模型的人类偏好性能和多语言支持,并能处理32K上下文长度。其基于Transformer架构,采用了SwiGLU激活函数及多种注意力机制,并改进了分词器以增强多语言和代码适应性。通过数据预训练与后期优化,该模型在对话系统中的表现尤为突出。
Qwen1.5-7B - 多语言大规模预训练模型支持32K上下文
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持开源项目文本生成模型语言模型
Qwen1.5-7B是基于Transformer架构的大规模预训练语言模型,作为Qwen2的beta版本,在多个方面实现了显著改进。该模型提供多种规模选择,支持多语言处理,并稳定支持32K上下文长度。相比前代产品,Qwen1.5-7B在Chat模型性能、技术创新和分词器优化等方面都有提升,为自然语言处理和代码生成任务提供了更强大的基础模型。
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