模型介绍
中文整理Qwen2-1.5B-Instruct
模型简介
Qwen2是通义千问系列新一代大语言模型。该系列包含从0.5亿到720亿参数规模的多种基础模型和指令微调模型，涵盖混合专家模型。此版本为15亿参数的指令微调模型Qwen2-1.5B-Instruct。
模型用途
作为指令微调的语言模型，用于语言理解、语言生成、多语言处理、编程、数学推理等任务。
主要能力
基于Transformer架构，采用SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置和分组查询注意力。分词器经过改进，支持多种自然语言和代码。经过大规模数据预训练，并结合监督微调和直接偏好优化进行后训练。
运行要求
需要安装transformers>=4.37.0版本的Hugging Face Transformers库。
基本用法
加载分词器和模型，使用chat template处理输入提示，然后生成回复内容。
评估数据
在多项基准测试中，Qwen2-1.5B-Instruct相比Qwen1.5-1.8B-Chat有显著提升：MMLU从43.7提升至52.4，HumanEval从25.0提升至37.8，GSM8K从35.3提升至61.6，C-Eval从55.3提升至63.8，IFEval从16.8提升至29.0。
许可证
原文未提供许可证相关信息。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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