模型详情
模型介绍
中文整理Qwen1.5-7B-Chat-AWQ
模型用途
Qwen1.5-7B-Chat-AWQ是基于Transformer架构的仅解码器语言模型，经过预训练和后训练，可用于对话生成任务。
主要能力
支持8种模型规模：0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B和72B密集模型，以及14B激活参数2.7B的MoE模型。聊天模型在人类偏好方面有显著性能提升。基础模型和聊天模型均支持多语言。所有规模模型稳定支持32K上下文长度。采用SwiGLU激活函数、注意力QKV偏置、组查询注意力、滑动窗口注意力和全注意力混合等架构改进。拥有适配多种自然语言和代码的改进分词器。无需信任远程代码。
输入输出
输入：文本形式的对话提示或用户指令
输出：模型生成的自然语言回复
运行要求
代码已集成到最新Hugging Face Transformers库。建议安装transformers>=4.37.0，否则可能遇到错误。
基本用法
使用聊天模板加载分词器和模型进行内容生成。具体操作请参考Hugging Face Transformers库的标准使用方法。
限制
该版本为Beta测试版，暂时未包含GQA（32B除外）以及滑动窗口注意力和全注意力的混合机制。
许可证
如需引用本工作，请按相关学术规范进行引用。
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。
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