模型详情
模型介绍
中文整理Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat-GPTQ-Int4
模型用途
基于Transformer的MoE（混合专家）解码器-only语言模型，经过大规模数据预训练。
主要能力
采用混合专家架构，从密集语言模型升级而来。Qwen1.5-MoE-A2.7B从Qwen-1.8B升级得到，总参数14.3B，运行时激活参数2.7B。性能与Qwen1.5-7B相当，训练资源需求仅为25%，推理速度是Qwen1.5-7B的1.74倍。
训练细节
使用大规模数据进行预训练，后训练阶段结合监督微调和直接偏好优化。
运行要求
代码已集成到最新版本Hugging Face transformers。建议从源码安装以确保正常运行。
基本用法
提供代码示例展示如何加载tokenizer和模型以及进行内容生成。
使用建议
如遇到代码切换或其他问题，建议使用提供的generation config.json中的超参数。
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
运行环境
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
闲社提供资料与镜像下载方法，不代表已运行模型或完成安全审计。下载的代码应先检查，再执行。
资料或下载有问题？
登录后可提交反馈。