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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ

AWQ量化7B参数代码模型支持128K长文本处理

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ是一个AWQ量化的4比特指令微调模型,具有7B参数。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,支持处理长达128K tokens的上下文。它采用28层、28个注意力头的因果语言模型架构,并应用RoPE、SwiGLU等技术。这一模型在提升编码能力的同时,保持了数学和通用领域的性能,为代码智能助手等应用提供了坚实基础。

Qwen2-57B-A14B-Instruct - 新一代指令优化语言模型Qwen2的潜力
GithubHuggingfaceQwen2多语言能力大语言模型开源项目模型模型评价长文本处理
Qwen2-57B-A14B-Instruct是Qwen2系列中采用指令优化的语言模型,包含57亿参数。作为Mixture-of-Experts模型之一,它在多个基准测试中超越了多数开源和私有模型,包括语言理解、生成、多语言处理、编程、数学和推理能力。此模型支持处理长达65,536个tokens,适合解析长文本,依托先进的Transformer架构,并具备多语种适应能力的改进tokenizer。
Qwen1.5-MoE-A2.7B - 提高模型生成速度与资源效率的Transformer架构MoE语言模型
GithubHuggingfaceMixture of ExpertsQwen1.5-MoE-A2.7Btransformers开源项目文字生成模型语言模型
Qwen1.5-MoE-A2.7B是一种基于Transformer架构和专家混合(MoE)的大规模预训练语言模型,通过重构密集模型来增强性能。它推理速度提高1.74倍,训练资源仅为类似模型的25%。建议在使用中结合SFT或RLHF等后训练技术,以进一步改进文本生成能力。详细信息及源码可在博客和GitHub仓库中查看。
Qwen2-72B - 新一代开源大语言模型在多个领域表现出色的中立评估
GithubHuggingfaceQwen2-72B多语言能力开源项目文本生成模型评估数据集语言模型
Qwen2系列大语言模型采用改进的Transformer架构,包含多种参数尺寸,加强了在多语言、编程、数学和推理领域的表现。Qwen2-72B模型对比现有开源和专有模型,展示了其在自然语言处理、代码生成和多语言翻译方面的竞争力,支持各类复杂任务的高效执行。了解更多关于模型的功能和实用建议,为语言技术应用提供支持。
Qwen2.5-14B - 基于transformer架构的多语言预训练模型 具备超长文本理解能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理长文本理解
Qwen2.5-14B是一个基于transformer架构的预训练语言模型,具备147亿参数规模。该模型在编程、数学等专业领域表现突出,支持中英法德等29种语言处理,并可处理超长文本内容。模型整合了多项技术优化,在结构化数据理解和指令执行方面表现优异,可作为各类下游AI任务的基础模型使用。
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。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列,规模从0.5B到72B不等。支持27种语言,在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K,显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项,包括本地运行和规模化推理,并支持模型量化和微调。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
aiXcoder-7B - 多语言代码生成模型 提高开发效率与代码质量
AI编程GithubaiXcoder-7B代码生成大语言模型开源项目模型训练
aiXcoder-7B是一个支持多种编程语言的代码生成模型。该模型在代码补全、理解和生成方面表现优异,经过1.2万亿唯一标记的训练,采用了针对实际代码生成场景的预训练任务和上下文信息设计。aiXcoder-7B提高了代码补全和生成的效率与准确性,未来还将优化测试用例生成和代码调试等功能,为开发者提供更全面的编程支持。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
starcoder2 - 先进的多语言代码生成模型家族
GithubStarCoder 2代码生成模型大规模语言模型开源项目机器学习自然语言处理
StarCoder2是一系列代码生成模型,包括3B、7B和15B参数规模。模型在600多种编程语言和自然语言文本上训练,使用分组查询注意力机制,具有16,384个token的上下文窗口。支持代码补全、多GPU部署和量化推理,提供使用说明和微调指南。StarCoder2在代码生成任务中表现优异,是开发者的有力工具。
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