模型详情
模型介绍
中文整理# Qwen2.5-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 模型卡片
模型概述
Qwen2.5是通义千问系列大型语言模型的最新版本。本模型是经过GPTQ量化处理的4位指令微调模型，参数规模为1.5B。
## 模型类型与架构
类型：因果语言模型
训练阶段：预训练与后训练
架构：基于transformers，使用RoPE、SwiGLU、RMSNorm、注意力QKV偏置和词嵌入绑定技术
参数量：1.54B
非嵌入参数量：1.31B
层数：28
注意力头数量：12个Q头，2个KV头
量化方式：GPTQ 4位量化
## 主要能力
- *知识与专业能力**：具备更多知识储备，编程和数学能力显著提升
- *指令跟随**：显著改进的指令跟随能力
- *长文本生成**：支持生成长文本（超过8K tokens）
- *结构化数据理解**：能够理解表格等结构化数据
- *结构化输出**：特别擅长生成JSON等结构化输出
- *系统提示适应性**：对系统提示的多样性更具韧性，便于实现角色扮演和聊天机器人的条件设置
- *长上下文**：支持最高128K tokens的上下文长度
- *多语言支持**：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
## 输入输出格式
输入：文本提示
输出：文本生成
上下文长度：完整32,768 tokens，生成最多8,192 tokens
运行要求
需要使用Hugging Face Transformers库的最新版本。建议使用最新版本的transformers以确保兼容性。
许可证
请参阅模型发布页面获取完整的许可证信息。
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
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