Qwen2.5 7B Instruct
Um modelo de linguagem de 7 bilhões de parâmetros da Alibaba, otimizado para instruções precisas seguindo e manipulando textos longos.
Visão geral
Qwen2.5 Instrução 7B
Descrição da rede neural Qwen2.5 7B Instruct
Qwen2.5 7B Instruct é um modelo de linguagem de código aberto desenvolvido pela Alibaba. Tem 7,6 bilhões de parâmetros e está especialmente sintonizado para seguir com precisão as instruções do usuário. O modelo pode processar textos maiores que 8.000 tokens, analisar dados estruturados e retornar resultados em formatos legíveis por máquina, como o JSON. Comparado com a versão anterior, Qwen2 7B Instruct, o novo modelo demonstra um desempenho visivelmente melhor em matemática e programação, e também suporta mais de 29 idiomas — de chinês e inglês para francês e espanhol.
Características da Instrução Qwen2.5 7B
| Característica | Valor |
|---|---|
| Número de parâmetros | 7.6 mil milhões |
| Janela de contexto (toque máximo de entrada) | 131.100 unidades |
| Tokens de saída máxima | 8,200 unidades |
| Data de lançamento | 19 de setembro de 2024 |
| Volume de dados de formação | 18,0 trilhões de fichas |
| Pontuação média de referência | 65,6% |
| Licença | Apache 2.0 |
Para quem é adequado o Qwen2.5 7B Instruct neural network?
Desenvolvedores e engenheiros de aprendizagem de máquina
O modelo se adapta àqueles que constroem aplicativos em cima de modelos de linguagem grandes — de chatbots a ferramentas para geração automática de código. A capacidade de ajustar e ativar funções O suporte de chamada torna conveniente para a integração em sistemas existentes.
Pesquisadores e analistas de dados
Especialistas trabalhando com grandes volumes de texto e dados estruturados podem usar Qwen2.5 7B Instrução para extrair informações, analisar documentos e gerar relatórios no formato JSON.
Equipes de produtos que trabalham com vários idiomas
Graças ao apoio
