模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8 模型卡片
模型用途
Qwen2.5-Coder是面向代码任务的大型语言模型系列。该模型为GPTQ量化后的8位指令微调版本，参数量为30亿。
主要能力
代码生成：基于大规模代码语料训练，支持多种编程语言的代码编写。
代码推理：具备代码理解和逻辑推理能力。
代码修复：能够识别并修复代码中的问题。
数学推理：保持数学运算和推理能力。
通用能力：具备一般性语言理解和生成能力。
输入输出
输入：文本形式的代码相关提示或指令
输出：文本形式的代码或解答
上下文长度：支持最长32768个token
运行要求
框架：需要使用Hugging Face Transformers库，建议使用最新版本
参数总量：30.9亿
非嵌入参数：27.7亿
层数：36层
注意力头数：Q部分16个，KV部分2个（采用分组查询注意力）
量化方式：GPTQ 8位量化
基本用法
该模型为因果语言模型，采用指令微调方式训练。模型架构基于Transformer，使用RoPE位置编码、SwiGLU激活函数、RMSNorm归一化、注意力QKV偏置以及词嵌入权重共享技术。
限制
本模型卡片未提供关于模型局限性的具体说明。
许可证
本模型卡片未包含许可证相关信息。
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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