Qwen2.5-1.5B

多语言支持的15亿参数基础语言模型

模型 Qwen2.5 人工智能 Github 大语言模型深度学习 Huggingface 开源项目自然语言处理

Qwen2.5-1.5B是一个具有15亿参数的基础语言模型。它支持29种以上语言，可处理32,768个token的上下文，生成8K token的文本。该模型在编码、数学和结构化数据处理方面表现优异。采用transformer架构，包含RoPE和SwiGLU等技术。Qwen2.5-1.5B适合进一步微调和应用开发，但不建议直接用于对话任务。

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介绍相关项目

Baichuan2 - 开源大语言模型

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Baichuan 2，新一代开源大语言模型，拥有基于2.6万亿Tokens训练的7B与13B版本，展现卓越性能于多语言、法律及医疗领域。开发者经官方审核后，可免费商用。详情见技术报告《Baichuan 2: Open Large-scale Language Models》。

Yi-1.5 - Yi模型的升级版，通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来

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Yi-1.5是Yi模型的升级版，通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来。它在编码、数学、推理和指令跟随方面有显著提升，同时保持了优秀的语言理解和阅读能力。该系列提供34B、9B和6B三种规模，支持多种部署方式和fine-tuning。Yi-1.5以Apache 2.0许可开源，为AI领域提供了强大灵活的大语言模型选择。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

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GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。

Qwen-Agent - 基于千问大模型的应用开发框架支持工具调用和长文本处理

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Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能，包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发，提供原子级和高级组件，能处理超长文档问答，并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手，实现复杂的人工智能应用。

qwen-free-api - 阿里通义千问2.5大模型逆向API白嫖测试

AI绘图GithubQwen AI Free图像解析多轮对话开源项目文档解读

该API支持高速流式输出、无水印AI绘图、长文档解读和图像解析等功能，完全兼容ChatGPT接口，且无需复杂配置即可部署。项目注重高速响应和自动清理会话痕迹，适用于多种使用场景。提供Docker、Render、Vercel等多种部署方式。项目不接受资金捐助，旨在用于研究和学习交流。

YAYI2 - 中科闻歌研发的多语言开源大模型

GithubYAYI2-30B中文预训练多语言大语言模型开源开源项目性能提升

YAYI 2，由中科闻歌研发，30B参数的多语言开源大模型。采用超过2万亿Tokens的多语言语料进行预训练，通过百万级指令和人类反馈强化学习微调，极大提升其在多领域的应用效率。现开源YAYI2-30B，助力全球中文AI技术的创新与进步。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制

AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目

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。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合

GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型

此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

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DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

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