模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-32B-Instruct 模型卡片
模型类型
因果语言模型
训练阶段
预训练和后训练
架构
基于Transformer架构，使用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数、RMSNorm归一化，以及带偏置的Attention QKV
参数规模
总参数：325亿
非嵌入参数：310亿
层数：64
注意力头数：40个Q头，8个KV头
上下文长度
输入：131072个tokens
输出：最多8192个tokens
主要能力
知识储备显著增加，编程和数学能力大幅提升；指令遵循能力增强；支持生成长文本（超过8000 tokens）；能够理解结构化数据如表格；支持生成结构化输出尤其是JSON格式；对系统提示的多样性更具鲁棒性，便于实现角色扮演和条件设置；支持最长128K tokens的上下文处理；支持超过29种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
输入格式
文本形式的自然语言指令或对话
输出格式
文本形式的回复，支持JSON等结构化输出
运行要求
需要使用最新版本的Hugging Face Transformers库
许可证
请参考模型发布页面的许可证信息
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