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Qwen2-Audio

大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解

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。

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2-VL模型:支持多语言的视觉理解与设备自动化
GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型自动操作视频理解
Qwen2-VL模型具备多种新特性,包括对图像及长视频的高性能理解能力,以及多语言文本支持。该模型通过M-ROPE机制进行多模态处理,并在性能基准测试中,展示了其量化优化后的准确性和速度。这一特性让其能广泛用于移动设备和机器人等自动化操作。
Qwen2-VL-2B-Instruct - 先进的多模态AI模型 支持高分辨率图像和长视频理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-2B-Instruct是一个开源的视觉语言模型,支持处理任意分辨率的图像和20分钟以上的视频。该模型在多项视觉理解基准测试中表现出色,具有复杂推理和决策能力。Qwen2-VL-2B-Instruct采用了动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,提高了多模态处理能力。此外,它还支持多语言理解,可应用于移动设备和机器人操作等领域。
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。
Qwen1.5-32B-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。
Qwen1.5-32B-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。
Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5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
Qwen1.5是Qwen2的预览版,基于Transformer架构开发的解码器语言模型。它推出了8种不同规模的模型版本,涵盖0.5B至72B的常规模型和一个14B的MoE模型。相较于前代产品,Qwen1.5在对话系统性能、多语言处理能力和32K长文本理解等方面均有显著改进。技术上,该模型采用了SwiGLU激活函数、注意力机制的QKV偏置和分组查询等创新方法,同时优化了针对多语言和编程代码的分词器。
Qwen2.5-72B - 基于727亿参数的预训练语言模型 专注多语言与长文本处理
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生成
Qwen2.5-72B是一个拥有727亿参数的预训练语言模型,支持29种以上语言处理,可处理13万个token的上下文长度。模型专注于编码、数学运算和结构化数据理解,支持8K token文本生成。模型架构整合了RoPE、SwiGLU和RMSNorm技术,适用于后续的指令微调和应用开发。
Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5上下文长度多语言支持开源项目模型模型规模语言模型
Qwen1.5是Qwen2的测试版,作为一款基于Transformer的解码器语言模型,该项目在大规模数据上进行预训练。模型规模涵盖0.5B至72B的密集模型及14B的MoE模型,共8种规格。Qwen1.5在对话性能、多语言支持方面有显著提升,所有模型均可稳定支持32K上下文长度。技术上采用SwiGLU激活、注意力QKV偏置等,并优化了多语言和代码适配的分词器。
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int4 - 支持多语言和长文本生成的大语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令调优模型自然语言处理长上下文支持
Qwen2.5是最新的大型语言模型,拥有32.5B参数和支持29种语言。其特点包括增强的代码和数学处理能力,改进的指令遵循和长文本生成能力,及对结构化数据的理解。该版本支持长上下文达128K tokens且可生成超过8K tokens的文本,采用GPTQ 4-bit量化,适用于多种文本生成应用。
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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