Qwen2.5 7B Instruct
Sebuah model bahasa 7- billion-parameter dari Alibaba, dioptimalkan untuk instruksi yang tepat berikut dan menangani teks panjang.
Tinjau
Instruct Qwen2,5 7B
Deskripsi Qwen2,5 7B Instruct neural network
Qwen2,5 7B Instruct adalah model bahasa open-source yang dikembangkan oleh Alibaba. Memiliki 7.6 miliar parameter dan secara khusus disetel untuk akurat mengikuti instruksi pengguna. Model dapat memproses teks lebih dari 8.000 token, menganalisis data terstruktur, dan hasil kembali dalam format mesin-dapat dibaca, seperti JSON. Dibandingkan dengan versi sebelumnya, Qwen2 7B Instruct, model baru menunjukkan peningkatan kinerja dalam matematika dan pemrograman, dan juga mendukung lebih dari 29 bahasa - dari Cina dan Inggris ke Perancis dan Spanyol.
Karakter dari Qwen2,5 7B Instruct
| Karakter | Nilai |
|---|---|
| Jumlah parameter | 7.6 miliar |
| Jendela konteks (token masukan maksimal) | 131.100 token |
| Token keluaran maksimum | 8,200 token |
| Tanggal rilis | 19 September 2024 |
| melatih volume data | 18,0 triliun token |
| Nilai rata-rata benchmark | 65.6% |
| Lisensi | Apache 2.0 |
Siapa Qwen2,5 7B Instruct jaringan saraf cocok untuk?
Pengembang dan insinyur pembelajaran mesin
Model ini cocok untuk mereka yang membuat aplikasi di atas model bahasa yang besar - dari chatbot ke alat untuk pembuatan kode otomatis. Kemampuan untuk menemukan-lagu dan Fungsi Memanggil dukungan membuatnya nyaman untuk integrasi ke dalam sistem yang ada.
Peneliti dan analis data
Spesialis bekerja dengan volume besar teks dan data terstruktur dapat menggunakan Qwen2,5 7B Instruct untuk mengekstrak informasi, menganalisis dokumen, dan menghasilkan laporan dalam format JSON.
Tim produksi bekerja dengan berbagai bahasa
Terima kasih untuk dukungan
