Summllama3.2 3B GGUF
模型概述
專注於文本摘要任務的輕量級語言模型,提供從Q2_K到Q8_0多種量化選項,平衡性能與資源消耗。
模型特點
多級量化選項
提供從Q2_K(1.36GB)到Q8_0(3.42GB)共12種量化級別,滿足不同硬件條件下的部署需求
優化的提示模板
採用結構化提示模板,明確區分系統指令和用戶輸入,提高摘要生成準確性
輕量高效
3.2B參數規模在保持質量的同時降低計算資源需求,適合邊緣設備部署
模型能力
文本摘要生成
長文本壓縮
關鍵信息提取
使用案例
內容處理
新聞摘要
自動生成新聞文章的核心內容摘要
可保留原文90%以上關鍵信息
會議紀要
從會議記錄中提取決策點和行動項
研究輔助
論文摘要
自動生成學術論文的簡明摘要
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98