模型详情
模型介绍
中文整理Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4
模型简介
Qwen2.5-Coder是专为代码任务优化的Qwen大型语言模型系列。目前该系列提供0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B六种参数规模的模型。相较于CodeQwen1.5，Qwen2.5-Coder在以下方面有显著提升：代码生成、代码推理和代码修复能力。该模型基于Qwen2.5架构训练，训练语料包含源代码、文本代码关联数据、合成数据等，总计5.5万亿token。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前开源代码大模型的最优水平，编程能力与GPT-4o相当。该模型不仅增强了编程能力，还保持了数学和通用能力方面的优势，适用于Code Agents等实际应用场景。
模型规格
类型：因果语言模型
训练阶段：预训练与后训练
架构：采用RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKV偏置和绑定词嵌入的transformers架构
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
上下文长度：32,768个token
量化方式：GPTQ 4位量化
运行要求
需要使用最新版本的Hugging Face transformers库。
基本用法
通过transformers库加载和使用模型。
限制与许可证
请参阅项目官方文档了解具体的许可证信息。
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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使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
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