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Qwen2.5-Coder-7B

新一代多语言编程模型具备出色的代码生成与长文本处理能力

Qwen2.5-Coder-7B是一个基于Qwen2.5-7B训练的专业代码开发模型,在代码生成、推理和修复方面表现优异。该模型经过5.5万亿token的训练,支持128K上下文窗口,适用于代码助手和数学推理等场景。采用transformer架构,拥有76亿参数和28层注意力层,支持131,072个token的上下文长度。Qwen2.5-Coder-7B不仅优化了代码生成能力,还保持了数学和通用能力的优势,为代码开发和人工智能应用提供了全面的基础支持。

Qwen2.5-0.5B-Instruct - 轻量级多语言指令模型Qwen2.5-0.5B
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生成
Qwen2.5-0.5B-Instruct作为Qwen2.5系列的轻量级成员,集成了4.9亿参数。这个模型支持32,768个上下文token和8,192个生成token,在知识储备、代码编写和数学运算等方面表现优异。它不仅提升了指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力,还能支持29种以上的语言。基于因果语言模型架构,结合RoPE和SwiGLU等创新技术,该模型经过精心的预训练和后训练,为多语言聊天机器人等应用提供了强大支持。
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。
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。
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 - 开源多语言大模型Qwen2.5 32B量化版支持超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目文本生成模型量化
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5系列的量化版本,通过GPTQ 8位量化技术实现高效部署。模型支持29种语言交互,具备128K超长上下文理解和8K文本生成能力。在编程、数学计算、文本理解等任务中表现优异,同时对结构化数据处理能力显著提升。该模型采用325亿参数规模,适合在资源受限环境中运行
Qwen1.5-4B - 一款具备多语言功能的增强型Transformer模型
GithubHuggingfaceQwen1.5参数规模多语言支持开源项目模型语言模型转换器架构
Qwen1.5-4B是一款多语言Transformer模型,具有8种模型规模,支持32K上下文长度且无需信任远程代码。其设计基于SwiGLU激活和多重注意力机制,并通过改进型分词器实现高效多样的文本生成。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化,降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言,具有出色的代码开发和数学运算能力,可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。
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。
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。
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。
Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型,拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升,支持29种以上语言,能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异,并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构,结合RoPE、SwiGLU等技术,提供高效的自然语言处理能力。
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