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Neobert GGUF
模型概述
本項目提供了對chandar-lab/NeoBERT模型的靜態量化版本，為模型的使用和部署提供了更多選擇。
模型特點
靜態量化
提供多種量化版本，減少模型存儲空間和計算資源需求。
多種量化選項
提供從Q2_K到Q8_0等多種量化類型，滿足不同需求。
快速推理
部分量化版本（如Q4_K_S、Q4_K_M）特別適合快速推理。
模型能力
文本生成
文本理解
使用案例
自然語言處理
文本分類
可用於對文本進行分類任務。
問答系統
可用於構建問答系統。
精選推薦AI模型
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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
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Transformers 英語C
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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。
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