模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-3B-Instruct-AWQ
模型类型
因果语言模型
参数量
总参数：30.9亿
非嵌入参数：27.7亿
层数：36
注意力头：16个Q头，2个KV头
架构
基于Transformer，使用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数、RMSNorm归一化、注意力QKV偏置和绑定词嵌入
输入输出
支持最长32768个token的上下文输入，可生成最长8192个token的输出
量化方式
AWQ 4位量化
训练阶段
预训练和后训练
主要能力
知识储备显著增加，编程和数学能力大幅提升；指令跟随能力显著改善；支持生成长文本（超过8000 token）；能够理解结构化数据如表格；能够生成结构化输出，特别是JSON格式；对多样化系统提示的抵抗力更强，便于实现角色扮演和聊天机器人的条件设置；支持最长128K token的长上下文；支持超过29种语言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、意大利文、俄文、日文、韩文、越南文、泰文、阿拉伯文等
运行要求
需要使用最新版Hugging Face Transformers库
许可证
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