模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ
模型类型
因果语言模型，指令微调版本，采用AWQ 4位量化
参数规模
总参数：7.61B
非嵌入参数：6.53B
层数：28
注意力头：28个Q头，4个KV头
主要能力
基于专门领域专家模型，在知识和编程、数学能力方面有显著提升。指令跟随能力大幅改进，支持生成长文本（超过8K tokens），能够理解结构化数据如表格，并特别擅长生成JSON等结构化输出。对系统提示的多样性更具韧性，便于实现角色扮演和条件设置。支持最长128K tokens的上下文，可生成最多8K tokens。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。
输入输出
输入：文本提示
输出：文本生成
运行要求
需要安装最新版本的Hugging Face Transformers库。建议使用最新版本的transformers以获得最佳兼容性。
架构特点
采用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数、RMSNorm归一化，以及带QKV偏置的注意力机制。
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
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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。
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