该分析指导了对 MoE 模型的超参数配置,通过仔细调整激活参数和总参数来实现与特定密集模型变体(例如 Qwen2.5-72B 和 Qwen2.5-14B)的性能相当。 长文本 为达成最佳训练效率,Qwen2.5 运用了两阶段预训练方法:在初始阶段,设置 4,096 的上下文长度,随后进入更长序列的扩展阶段。依照 Qwen2 所采用的策略,在最后的预...
1、全面开源:考虑到产品对10B至30B范围模型的需求和移动端对3B模型的兴趣,此次除了继续开源Qwen2系列中的0.5B/1.5B/7B/72B四款模型外,Qwen2.5系列还增加了两个高性价比的中等规模模型—— Qwen2.5-14B 和 Qwen2.5-32B,以及一款适合移动端的 Qwen2.5-3B。所有模型在同类开源产品中均具有很强的竞争力,例如Qwen2....
大模型技术栈-第4章-LLM训练案例1 dense chat模型: Qwen2.5-1 LLM训练章节概述, 视频播放量 173、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 8、转发人数 0, 视频作者 黄志国hzg0601, 作者简介 ,相关视频:大模型技术栈-第4章-LLM训练案例1-dense chat模型: Qwen2.5-5 后
Qwen目前开源Qwen1.5系列,属于2.0的pre版,相较于1.0在更方面指标均有所提升,并且开放了0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, 32B, 72B多个尺寸,同时有base和chat版,也有多种精度fp16, int8, int4。开发者可根据不同的场景、硬件平台、任务复杂度来选择模型。 为了更全面了解Qwen系列产品,推荐以下链接: 官方产品主页:...
Qwen-2.5 Max:全新开源LLM超越Deepseek-v3和R1?(已测试), 视频播放量 1006、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 AI-seeker, 作者简介 ,相关视频:成功复现!2500预算本地部署DeepSeekR1-671B模型,深度求索(DeepSeek)即将以R2震撼
在人工智能领域,LLM(Large Language Model)已成为一种强大的工具,它能够在对话系统、智能问答、文本生成等多个领域发挥巨大作用。然而,随着知识量的不断增长,如何将外部知识库与LLM有效地结合,使其具备更强的知识推理和问答能力,成为了一个亟待解决的问题。为此,我们设计了一个名为Qwen的知识挂载系统,旨在帮助用户轻...
Qwen团队用实际行动证明:仅凭8k上下文窗口的Qwen2模型,也能构建出理解和处理百万Token文档的“强力巨兽”,其性能甚至超越RAG和原生长文本模型!更令人振奋的是,这项技术还能用于生成训练数据,助力打造更强大的长文本Qwen模型,为LLM领域开辟了全新的可能性。
deepseek-蒸馏版 qwen 环境 Name: vllm Version: 0.7.3 Name: torch Version: 2.5.1 Name: transformers Version: 4.49.0 cuda:V100-32GB Version:12.1 qwen2.5-1.5b-instruct 模型下载 from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct', cache_dir='...
这篇内容宣布了Replete-LLM-V2.5-Qwen模型的发布,这是一系列增强的语言模型,参数范围从0.5亿到72亿。 这篇内容宣布了Replete-LLM-V2.5-Qwen模型的发布,这是一系列增强的语言模型,参数范围从0.5亿到72亿。这些模型经过连续微调方法的改进,据称性能得到了提升。Replete-LLM被认定为开放LLM排行榜上最好的7亿参数模型...
此次LLM实验是本人部署大模型的初体验,Qwen1.5和2.0以及其他开源模型的亲身部署与使用过程,加深了我对大模型的理解和认识,通过接触模型库,从本质上见证了语言模型的核心,同时也加强了对linux系统的使用熟练度,相信大家也有丰富收获。 本站仅提供存储服务,所有内容均由用户发布,如发现有害或侵权内容,请点击举报。打开...