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Qwen2.5-Math-72B-Instruct

专注于中英文数学问题的高级语言模型

Qwen2.5-Math-72B-Instruct是一款专门针对数学问题的大型语言模型。该模型支持思维链(CoT)和工具集成推理(TIR)技术,能够处理中英文数学题。在MATH基准测试中,模型达到了87.8的高分,展现了其在复杂计算、符号操作和算法推理方面的卓越能力。作为Qwen2.5-Math系列的重要组成部分,这个模型为数学问题提供了高效的解决方案。

WizardMath-7B-V1.1 - 新一代数学推理模型优化Mistral-7B架构实现卓越性能提升
AI训练GithubHuggingfaceWizardMath大语言模型开源项目数学推理机器学习模型
WizardMath-7B-V1.1基于Mistral-7B架构开发,通过强化进化指令训练方法提升数学推理能力。在GSM8k和MATH基准测试中分别达到83.2和33.0的评分,达到7B规模模型中的最佳水平。这一开源数学推理模型展现出与商业大模型相当的解题表现,为数学问题求解提供了新的解决方案。
Master-Yi-9B - 探索在编程和数学问题上的推理实力
GithubHuggingfaceMaster-Yi-9B开源开源项目推理能力数学模型编码
项目使用ORPO技术训练,表现出处理编程和数学问题的强大推理能力。集成多种开源LLM,生成高效解答,并提供GGUF和exl2等量化版本,优化资源使用。即将推出的新版本将进一步扩大其使用领域。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型,在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异,提供fp16及多种量化格式,兼容OpenAI API,并增强代码和数学推理功能。
Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit - 快速高效的大语言模型微调工具
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型,具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色,支持29种以上语言。通过采用YaRN技术,它能高效处理超长文本,为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct - 支持超长文本处理的智能代码生成模型
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
基于Qwen2.5架构开发的代码特化大语言模型,通过5.5万亿token训练提升了代码生成、推理和修复能力。模型支持长文本处理,具备代码智能体和数学推理功能,采用transformers架构并集成多项先进技术,为代码开发提供全面的辅助支持
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。
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。
Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持
Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展,尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文,同时更能适应多样化的系统提示,为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型,旨在提供接近真实对话的交互体验。
Qwen2.5-0.5B-bnb-4bit - 支持多语种的先进自然语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型模型微调长文本生成
Qwen2.5是一款先进的自然语言处理工具,支持29种语言,显著提高了指令执行、长文本生成和结构化数据理解能力。基础模型具有0.5亿参数,采用变压器架构,支持128K的上下文长度。用户可以通过Unsloth平台轻松微调模型,降低内存占用,提高处理速度,从而为开发者提供创新和优化的性能支持。
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