G

Gemma 3 4b It Abliterated GGUF

ZeroWwによって開発
革新的な量子化手法により、より小さなモデルサイズと高性能を両立
ダウンロード数 247
リリース時間 : 3/22/2025

モデル概要

このモデルは独自開発の混合精度量子化手法を採用し、出力層と埋め込み層にはf16精度を、その他の部分にはq5_kまたはq6_k精度を使用することで、標準q8_0よりも小さなサイズを実現しつつ、純粋なf16量子化と同等の性能を維持しています。

モデル特徴

混合精度量子化
出力層と埋め込み層にf16精度を、その他の部分にq5_kまたはq6_k精度を使用し、効率的な量子化を実現
サイズ最適化
f16.q6とf16.q5の2つの量子化手法はいずれも標準q8_0量子化よりも小さなサイズを実現
性能維持
量子化後も純粋なf16量子化と同等の性能を維持

モデル能力

テキスト生成

使用事例

自然言語処理
効率的なテキスト生成
生成品質を維持しながらモデルサイズを削減
標準q8_0よりも小さなサイズを実現し、純粋なf16量子化と同等の性能を維持
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase