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1.58位量化

# 1.58位量化

Bitnet B1.58 2B 4T GGUF
MIT
微軟開發的1.58位量化大語言模型，專為高效推理設計，提供IQ2_BN和IQ2_BN_R4兩種量化版本
大型語言模型
B
tdh111
1,058
4
Bitnet B1.58 2B 4T Bf16
MIT
由微軟研究院開發的開源原生1位大語言模型，參數規模達20億，在4萬億token的語料庫上訓練而成，顯著提升計算效率。
大型語言模型 Transformers 英語
B
microsoft
2,968
24
Falcon E 1B Base
其他
Falcon-E-1B-Base 是由 TII 開發的一個高效 1.58 位語言模型，採用純 Transformer 架構，專為邊緣設備優化設計。
大型語言模型 Transformers
F
tiiuae
53
4
Llama3 8B 1.58 100B Tokens GGUF
基於Meta-Llama-3-8B-Instruct和HF1BitLLM/Llama3-8B-1.58-100B-tokens模型轉換的GGUF格式模型，適用於llama.cpp推理
大型語言模型 Transformers
L
brunopio
2,035
16
Bitnet B1 58 Xl Q8 0 Gguf
MIT
BitNet b1.58 是一種1.58位量化的大型語言模型，通過降低權重精度來減少計算資源需求，同時保持接近全精度模型的性能。
大型語言模型 Transformers
B
BoscoTheDog
326
7
Bitnet B1 58 Large
MIT
BitNet b1.58是一種1位大語言模型，參數規模為30億，使用RedPajama數據集訓練了1000億個token。
大型語言模型 Transformers
B
1bitLLM
10.17k
95
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