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Hacker News Comments Summarization Llama 3.1 8B Instruct GGUF
模型概述
該模型是一個量化版本的大語言模型，專注於對Hacker News討論內容進行摘要生成。它提供了多種量化選項，適用於不同硬件環境和性能需求。
模型特點
多種量化選項
提供從Q2_K到f16共12種不同量化級別的模型文件，滿足不同性能和精度需求
Hacker News專用
專門針對Hacker News評論內容優化的摘要生成模型
高效推理
量化版本顯著減小模型體積，提高推理速度，適合本地部署
模型能力
文本摘要生成
評論內容理解
多長度摘要輸出
使用案例
內容摘要
Hacker News討論摘要
對Hacker News上的長篇討論進行簡潔摘要
生成準確反映討論要點的簡短摘要
信息提取
技術討論關鍵點提取
從技術討論中提取核心觀點和結論
幫助用戶快速掌握討論重點
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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
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
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