Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8

支持多语种和长文本处理的先进AI模型

指令调优大语言模型 Huggingface Github 开源项目模型 Qwen2.5 多语言支持长文本处理

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。

文档

Qwen2.5-0.5B - 轻量级多语言预训练模型支持长上下文和结构化输出

GithubHuggingfaceQwen2.5变形器架构多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理

Qwen2.5-0.5B是一个轻量级预训练语言模型，参数量为0.49B。它支持32,768个token的上下文长度，在代码和数学任务上表现出色，并可处理结构化数据。该模型涵盖29种以上语言，适合指令跟随和长文本生成等应用。作为基础模型，Qwen2.5-0.5B为后续微调和应用开发奠定了基础，展示了其在自然语言处理领域的应用潜力。

Qwen1.5-32B-Chat - 支持多语言的人类交互优化模型

GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构人类偏好多语言支持开源项目模型自然语言处理

Qwen1.5是基于Transformer架构的语言模型家族，提供从0.5B到72B的多种尺寸，并增强了聊天模型在多语言环境中的表现。支持32K上下文长度且无需信任远程代码，其自适应分词器在多语言和多种代码环境下表现优秀。详细指南中包含安装和使用示例，便于用户快速使用。

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。

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。

Qwen2.5-7B-Instruct - 强大的多语言大模型支持128K上下文和8K生成

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理

Qwen2.5-7B-Instruct是一个指令微调的大语言模型，拥有76亿参数。该模型支持29种以上语言，能处理128K tokens的上下文并生成8K tokens的文本。它在代码、数学、指令遵循和长文本生成等方面表现出色，同时提升了结构化数据的理解和输出能力。模型采用transformers架构，整合了RoPE、SwiGLU等技术，提供了强大的自然语言处理功能。

Qwen2.5-7B-Instruct - 高效微调和内存优化的多语言大模型

GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目微调模型长文本处理

Qwen2.5-7B-Instruct是一款多语言支持的指令微调大语言模型。它具备128K tokens的上下文理解能力,可生成8K tokens长度文本,在代码、数学等领域表现突出。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面有显著提升。通过优化技术,模型微调速度提高2.2倍,同时减少62%内存使用,大幅提升了训练效率。

Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型

GithubHuggingfaceQwen2多语言能力开源项目性能基准模型训练细节语言模型

Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。

Qwen2.5-14B-Instruct - 多语言支持的高性能指令微调模型

GithubHuggingfaceQwen2.5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

Qwen2.5-14B-Instruct是Qwen2.5系列中的14B参数指令微调大语言模型，支持29种以上语言。该模型在知识储备、编码和数学能力方面有显著提升，在指令跟随、长文本生成和结构化数据理解等领域表现卓越。它支持128K的上下文长度和8K的生成长度，采用RoPE和SwiGLU等先进架构，提供高效的多语言自然语言处理能力。

Qwen1.5-110B-Chat - 多语言模型与人类偏好优化的显著提升

GithubHugging FaceHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目模型语言模型

Qwen1.5是Qwen2的测试版，提供多语言支持和32K上下文长度的稳定性，并通过大规模数据预训练和偏好优化，大幅提高了对话模型的人类偏好表现。项目涵盖多种模型尺寸，包括最大110B和MoE架构的14B模型，基于Transformer技术，使用SwiGLU激活和组查询注意，提供强大的文本生成与灵活定制功能。

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。

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