模型简介
该模型采用自研的混合精度量化方案，输出层和嵌入层使用f16精度，其余部分使用q5_k或q6_k精度，实现了比标准q8_0更小的体积同时保持与纯f16量化相当的性能。
模型特点
混合精度量化
输出层和嵌入层采用f16精度，其余部分使用q5_k或q6_k精度，实现高效量化
体积优化
f16.q6和f16.q5两种量化方案均比标准q8_0量化体积更小
性能保持
量化后性能与纯f16量化持平
模型能力
文本生成
使用案例
自然语言处理
高效文本生成
在保持生成质量的同时减少模型体积
体积比标准q8_0更小，性能与纯f16量化持平
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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