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Summllama3.2 3B GGUF

由tensorblock開發
SummLlama3.2-3B是基於Llama3架構優化的3.2B參數摘要生成模型,提供多種量化版本以適應不同硬件需求。
下載量 95
發布時間 : 11/20/2024

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
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