模型详情
模型介绍
中文整理# Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 模型卡片
模型概述
Qwen2.5-32B-Instruct-GPTQ-Int8 是阿里云通义千问团队发布的指令微调语言模型，采用 GPTQ 8位量化技术。
## 模型架构
- **类型**：因果语言模型
- **训练阶段**：预训练与后训练
- **参数量**：32.5B（非嵌入参数 31.0B）
- **网络层数**：64层
- **注意力头数**：40个Q头，8个KV头（采用GQA）
- **量化方式**：GPTQ 8位
- **技术架构**：RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKV bias
## 主要能力
- **知识与专业能力**：显著提升的知识储备，编程与数学能力大幅增强
- **指令跟随**：更优秀的指令遵循能力
- **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**：对多样化的系统提示更具韧性，便于实现角色扮演和条件设置
- **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
- **上下文长度**：最高131,072 tokens
- **生成长度**：最多8,192 tokens
运行要求
- 需要使用最新版本的 Hugging Face Transformers
许可证
请参考模型官方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。
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