EXAONE-3.5-32B-Instruct
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EXAONE 3.5 32B Instruct
简介 :
EXAONE-3.5-32B-Instruct是由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,包含从2.4B到32B参数的不同模型。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能,同时在与近期发布的类似大小模型相比时,在通用领域也保持了竞争力。
需求人群 :
目标受众为需要在多种语言环境下进行文本生成和处理的开发者和研究人员。由于模型支持长上下文处理和双语能力,它特别适合于需要处理长篇文本和多语言数据的场景,如机器翻译、文本摘要、对话系统等。
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 46.6K
使用场景
利用EXAONE-3.5-32B-Instruct模型开发一个多语言聊天机器人,提供流畅的对话体验。
在机器翻译项目中使用该模型,实现英语到韩语的高效翻译。
作为内容创作者的辅助工具,使用该模型生成创意文案和文章草稿。
产品特色
支持长达32,768令牌的长上下文处理能力。
在多种真实世界用例中展现出最先进的性能。
提供2.4B、7.8B和32B三种不同参数规模的模型以适应不同部署需求。
模型经过指令调优,特别适合对话和文本生成任务。
支持双语(英语和韩语),拓宽了模型的应用范围。
模型在多个评估基准上表现优异,如MT-Bench、LiveBench等。
提供预量化模型,支持不同的量化类型,以优化推理性能。
使用教程
1. 安装必要的库,如`transformers`和`torch`。
2. 使用`AutoModelForCausalLM`和`AutoTokenizer`从Hugging Face加载模型和分词器。
3. 准备输入提示(prompt),可以是英文或韩文。
4. 使用模型提供的系统提示来构建对话消息模板。
5. 将消息模板传递给分词器,获取输入ID。
6. 使用模型的`generate`方法生成文本。
7. 使用分词器的`decode`方法将生成的令牌转换回文本。
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