# 知識蒸餾模型

這是一個量化版本的大語言模型，旨在讓知識更易於獲取和使用。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一個基於 Llama 架構的 8B 參數規模的大型語言模型，經過蒸餾訓練優化，適用於文本生成任務。

SSD-1B是穩定擴散XL（SDXL）的蒸餾縮小50%版本，在保持高質量文本生成圖像能力的同時，提供60%的速度提升。

SPhilBERTa是一個專為古典文獻學設計的句子轉換器模型，用於識別拉丁文與古希臘文文本間的跨語言引用。

基於sentence-transformers的多語言句子嵌入模型，特別針對孟加拉語進行優化，適用於語義相似度計算和聚類分析

該模型是基於distilbert-base-cased-distilled-squad微調的版本，適用於問答任務

這是一個基於DistilBERT-base-cased模型，通過知識蒸餾技術在SQuAD v1.1數據集上微調得到的問答模型。

DistilGPT2是GPT-2的輕量級蒸餾版本，擁有8200萬參數，保留了GPT-2的核心文本生成能力，同時體積更小、速度更快。