Colbertv2.0 GGUF

🚀 ColBERTv2.0量化模型

本項目提供了lightonai/colbertv2.0模型的靜態量化版本，可用於句子嵌入、相似度計算等自然語言處理任務。

🚀 快速開始

如果你不確定如何使用GGUF文件，請參考TheBloke的README獲取更多詳細信息，包括如何拼接多部分文件。

✨ 主要特性

• 多用途：適用於句子嵌入、相似度計算和特徵提取等任務。
• 多種量化類型：提供了多種不同的量化類型，以滿足不同的需求。

📚 詳細文檔

關於

本項目是對lightonai/colbertv2.0模型的靜態量化。目前，加權/矩陣量化似乎不可用。如果在靜態量化版本發佈大約一週後它們仍未出現，可能我沒有計劃支持它們。你可以通過發起社區討論來請求這些量化版本。

提供的量化版本

（按大小排序，不一定按質量排序。IQ量化通常優於類似大小的非IQ量化）

以下是ikawrakow提供的一個比較一些低質量量化類型的圖表（值越低越好）：

此外，你可以參考Artefact2關於此問題的觀點： https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

常見問題解答 / 模型請求

請訪問模型請求頁面查看一些常見問題的答案，或者如果你希望對其他模型進行量化。

致謝

感謝我的公司nethype GmbH允許我使用其服務器，並對我的工作站進行升級，使我能夠在業餘時間完成這項工作。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。