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QQQ Llama 3 8b G128
模型概述
INT4 Llama-3-8b是一個經過量化的語言模型，主要用於高效的文本生成和自然語言處理任務。
模型特點
INT4量化
採用INT4量化技術，顯著減少模型大小和計算資源需求。
硬件優化
QQQ量化方案針對硬件進行了優化，提高推理效率。
組量化
使用組大小為128的組量化技術，平衡精度和效率。
模型能力
文本生成
自然語言理解
多輪對話
使用案例
高效推理
邊緣設備部署
在資源受限的邊緣設備上部署高效的文本生成模型。
降低內存佔用和計算需求，提高推理速度。
研究應用
量化技術研究
用於研究低比特量化對大型語言模型性能的影響。
提供INT4量化的實際案例和基準。
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
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