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EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ

EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语(英语和韩语)生成模型,参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能,同时在与最近发布的类似大小模型相比,在通用领域保持竞争力。该模型通过AWQ量化技术,实现了4位组级别的权重量化,优化了模型的部署效率。

#文本生成
#多语言
#高性能计算
#长上下文理解
#AWQ量化
定价: 免费
EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ

产品详情

LG AI Research开发的多语言生成模型

主要功能

1
支持长达32K令牌的长上下文处理能力。
2
在英语和韩语的双语生成模型中展现出最先进的性能。
3
通过AWQ量化技术,实现了4位组级别的权重量化。
4
模型参数数量达到30.95B,拥有64层和40个查询头。
5
支持快速启动和部署,适用于多种框架,如TensorRT-LLM、vLLM等。
6
提供了预量化的EXAONE 3.5模型,方便在不同设备上部署。
7
模型生成的文本不反映LG AI Research的观点,确保内容的中立性。

使用教程

1
1. 安装必要的库,如transformers>=4.43和autoawq>=0.2.7.post3。
2
2. 使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer从Hugging Face加载模型和分词器。
3
3. 准备输入提示,可以是英文或韩文。
4
4. 使用tokenizer.apply_chat_template方法将消息转换为模型输入格式。
5
5. 调用model.generate方法生成文本。
6
6. 使用tokenizer.decode方法将生成的令牌转换为可读文本。
7
7. 根据需要调整模型参数,如max_new_tokens和do_sample,以控制生成文本的长度和多样性。

使用示例

研究人员使用该模型进行跨语言的文本翻译和生成研究。

开发者利用模型的长上下文处理能力开发智能助手应用。

企业使用该模型优化客户服务中的自动回复系统。

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