模型介绍
中文整理Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat
模型用途
基于Transformer的混合专家（Mixture of Experts）解码器-only语言模型，适用于对话任务。
主要能力
Qwen1.5-MoE采用混合专家架构，模型从密集语言模型升级而来。Qwen1.5-MoE-A2.7B基于Qwen-1.8B升级，总参数量为14.3B，运行时激活参数为2.7B。性能与Qwen1.5-7B相当，训练资源仅需25%，推理速度为Qwen1.5-7B的1.74倍。
训练细节
模型经过大规模数据预训练，并采用监督微调和直接偏好优化进行后训练。
运行要求
代码已集成到最新版本的HuggingFace Transformers。建议使用以下命令从源码安装：
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
否则可能会遇到兼容性问题。
基本用法
加载分词器和模型，使用chat template进行内容生成。对于量化模型，建议使用GPTQ版本：Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat-GPTQ-Int4。
提示
如遇到代码切换或其他问题，建议使用generation config.json中提供的超参数。
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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