模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-1.5B-Instruct-AWQ
模型类型
因果语言模型，基于transformers架构，包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKV偏置和绑定词嵌入。
参数规模
总参数：15.4亿
非嵌入参数：13.1亿
层数：28
注意力头：Q头12个，KV头2个
训练阶段
预训练和后训练
上下文长度
输入：32768个tokens
输出：最多8192个tokens
量化方式
AWQ 4位量化
主要能力
知识能力显著提升，编码和数学能力大幅改进。指令跟随能力显著增强，支持生成长文本（超过8K tokens），能够理解结构化数据如表格，并特别擅长生成JSON等结构化输出。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。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。
运行要求
需要使用Hugging Face Transformers库，建议使用最新版本。
输入格式
文本形式的指令或对话提示
输出格式
文本形式的回复
许可证
请参考模型卡片的许可证信息
限制
请参考模型卡片的使用限制说明
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