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AI 模型 85003

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  Qwen2.5-1M是Qwen2.5系列模型的长上下文版本，支持长达100万token的上下文长度。与Qwen2.5 128K版本相比，Qwen2.5-1M在处理长上下文任务时性能显著提升，同时保持了对短任务的处理能力。该模型具有以下特点： - 类型：因果语言模型 - 训练阶段：预训练与微调 - 架构：基于RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV bias的transformers - 参数量：147亿 - 非嵌入参数量：131亿 - 层数：48层 - 注意力头数（GQA）：Q为40，KV为8 - 上下文长度：完整1,010,000个token，生成8192个token - 我们建议使用我们的定制vLLM进行部署，该框架引入了稀疏注意力和长度外推方法，以确保长上下文任务的效率和准确性。有关具体指导，请参阅本节。 - 您也可以使用支持Qwen2.5的旧版框架进行推理，但对于超过262,144个token的序列，可能会出现精度下降。Qwen2.5的代码已上传至最新的Hugging Face `transformers`，我们建议您使用`transformers`的最新版本。

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