Bge Multilingual Gemma2 GPTQ

🚀 量化FlagEmbedding（BGE-Multilingual-Gemma2）模型

本項目是對BAAI/bge-multilingual-gemma2模型進行量化處理後的成果。該模型可用於生成多語言的文本嵌入向量，在語義搜索、文本分類等自然語言處理任務中具有廣泛的應用價值。

🚀 快速開始

本模型基於BAAI/bge-multilingual-gemma2模型進行量化，你可以通過以下鏈接訪問原模型：https://huggingface.co/BAAI/bge-multilingual-gemma2

🔧 量化配置

以下是模型量化時所使用的配置信息：

"quantization_config": {
    "bits": 4,
    "checkpoint_format": "gptq",
    "damp_percent": 0.01,
    "desc_act": true,
    "group_size": 128,
    "model_file_base_name": null,
    "model_name_or_path": null,
    "quant_method": "gptq",
    "static_groups": false,
    "sym": true,
    "true_sequential": true
  },

📄 代碼倉庫

本項目的源代碼可在以下鏈接中獲取：https://github.com/vkola-lab/medpodgpt/tree/main/quantization

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。