模型介绍
中文整理Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8
模型类型：因果语言模型
训练阶段：预训练和后训练
架构：transformers with RoPE, SwiGLU, RMSNorm, and Attention QKV bias
参数量：72.7B
非嵌入参数量：70.0B
层数：80
注意力头数量（GQA）：Q头64个，KV头8个
上下文长度：输入131072 tokens，生成8192 tokens
量化方式：GPTQ 8-bit
主要能力
显著提升的知识水平，以及在编程和数学领域的极大改进能力。改进的指令遵循能力，可生成长文本（超过8K tokens），能够理解结构化数据（如表格），特别擅长生成结构化输出（尤其是JSON格式）。对系统提示的多样性更具韧性，增强了角色扮演实现和聊天机器人的条件设置能力。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
需要使用最新版本的Hugging Face transformers库。
基本用法
通过transformers库加载和使用模型。
限制
请参阅官方文档了解模型的已知限制。
许可证
请参阅模型仓库获取许可证信息。
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你将获得什么
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使用前须知
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