基础模型：knowledgator/Qwen-encoder-0.5B
数据集：

• wikimedia/wikipedia
  语言：
• en
  库名称：transformers
  许可证：apache-2.0
  量化者：mradermacher
  标签：
• LLM2Vec
• 编码器
• LLM
• 分类
• 命名实体识别
• 问答

关于

静态量化版本，源模型来自：https://huggingface.co/knowledgator/Qwen-encoder-0.5B

加权/重要性矩阵量化文件可在以下地址获取：https://huggingface.co/mradermacher/Qwen-encoder-0.5B-i1-GGUF

使用方法

若不确定如何使用GGUF文件，请参考TheBloke的使用说明获取详细指南，包括如何合并多分卷文件。

提供的量化版本

（按文件大小排序，质量可能不同。IQ量化通常优于同尺寸非IQ量化）

ikawrakow提供的实用图表对比了几种低质量量化类型（数值越低越好）：

另附Artefact2对此的观点：
https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

常见问题/模型请求

如有疑问或需要其他模型量化，请访问：https://huggingface.co/mradermacher/model_requests

致谢

感谢我的公司nethype GmbH允许我使用其服务器，并为我的工作站提供升级，使我能在业余时间完成这项工作。特别感谢@nicoboss让我使用他的私人超级计算机，使我能够提供比原计划更多、更高质量的重要性矩阵量化文件。