基于Unsloth和Huggingface TRL库优化的Qwen2模型，推理速度提升2倍
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发布时间 : 3/17/2025
模型简介
这是一个经过优化的3B参数规模的语言模型，专注于文本生成和推理任务，采用4-bit量化技术减少资源占用
模型特点
高效推理优化
通过Unsloth框架实现2倍推理速度提升
4-bit量化
采用BNB 4-bit量化技术降低显存需求
TRL训练
使用Huggingface的TRL库进行强化学习训练
模型能力
文本生成
指令跟随
推理任务处理
使用案例
文本生成
内容创作
自动生成文章、故事等创意内容
可生成连贯、有逻辑的文本
问答系统
知识问答
回答用户提出的各种问题
提供准确、相关的答案
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Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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