2.5-3

int main()
{
  const int ival=1024;
  const int &refval=ival;//ok both reference and object are const
                         //const引用是指向const对象的引用
                         //因为不能对ival修改,因此不能通过refval来修改ival
  //int &ref2=ival;//error:nonconst reference to a const object
 //是普通非const引用,因此可修改ref2所指对象,为阻止,需要规定普通引用不能绑定const对象



  system("pause");
}


----------------------------------------------------------------------------------------------------------

int main()
{
  int i=1;
  //double &d=i;//error:cannot convert from 'int' to 'double &'

  //legal for const references only
  const int &a=i;                   
  const int &b=2;//const引用可以初始化为不同类型的对象或者初始化为右值,如字面常量值
  const int &c=i+1;

  const double &d=i;

//double temp=i; //creat temporary double from the int

//const double &d2=temp;//bind d to that temporary


  double &d2=i;//d2不为const,可对其赋一新值,这样做不会修改i,而是修改了temp,

                        //仅允许const引用绑定到需要时使用完全避免了这个问题

 




  system("pause");
}

### Qwen2.5-3B 模型介绍 Qwen2.5 是当前大语言模型的一个重要版本,其设计目标在于提供更高效、灵活以及适应性强的语言处理能力[^3]。然而,在具体讨论 Qwen2.5-3B 的特性之前需要注意的是,目前官方发布的模型体系中并未提及名为 “Qwen2.5-3B” 的特定型号。根据现有资料,Qwen2.5 主要发布了 **1.5B**、**7B** 和未来计划中的 **32B** 不同参数规模的基础语言模型及其指令微调版本[^2]。 尽管如此,可以推测如果存在一个假设性的 Qwen2.5-3B 型号,则该模型可能具有以下特点: #### 参数量 - 如果按照现有的命名规律来看,“3B” 表示此模型大约拥有 **30亿(3 billion)** 参数量。这一参数范围介于 1.5B 和 7B 之间,因此它可能是为了填补中间需求而设计的一种轻量化解决方案。 #### 特性 - **性能平衡**:相较于较小的 1.5B 模型,更大的参数量能够带来更强的理解能力和生成质量;相比庞大的 7B 或即将推出的 32B 模型,又能在资源消耗与部署成本上保持较低水平。 - **应用场景广泛**:适合那些既追求较高精度又受限于计算硬件条件的应用场合,比如边缘设备上的实时交互服务或者中小型企业的内部自动化工具开发等环境。 - **优化技术加持**:得益于 vLLM 等框架的支持,即使是在相对有限资源配置下也能实现高效的推理加速效果[^1]。 以下是基于上述理论构建的一段 Python 实现代码用于展示如何加载并测试这样一个假想中的模型实例: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen2.5-3B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen2.5-3B") input_text = "你好,世界!" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 请注意以上路径仅为示意用途,实际操作需依据官方发布为准。
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