模型简介
该模型是通过slerp方法合并的两个基础模型的混合体，专注于指令/上下文理解和文本生成能力。
模型特点
模型合并技术
使用mergekit工具和slerp方法合并两个基础模型，结合了各自的优势
多参数配置
针对self_attn和mlp层采用不同的参数配置，优化模型表现
量化支持
提供4bpw-exl2量化版本和GGUF格式，便于不同硬件部署
模型能力
指令理解
上下文感知
文本生成
使用案例
文本生成
创意写作
生成故事、诗歌等创意内容
指令响应
根据用户指令生成相应的文本回复
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
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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