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結構化修剪

# 結構化修剪

Bert Base Uncased Squadv1 X2.32 F86.6 D15 Hybrid V1
MIT
基於BERT-base uncased模型在SQuAD v1上微調的問答模型,通過nn_pruning庫修剪了66%的線性層權重,推理速度提升2.32倍
問答系統 Transformers 英語
B
madlag
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0
Bert Base Uncased Squadv1 X2.44 F87.7 D26 Hybrid Filled V1
MIT
基於BERT-base uncased模型在SQuAD v1上微調並通過nn_pruning庫修剪的問答模型,保留42%原始權重,推理速度提升2.44倍
問答系統 Transformers 英語
B
madlag
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0
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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
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
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
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