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Qwen3 Reranker 4B W4A16 G128
这是对Qwen/Qwen3-Reranker-4B进行GPTQ量化的成果，显著降低了显存使用量
下载量 157
发布时间 : 6/7/2025
模型简介
基于Qwen3-Reranker-4B的量化版本，主要用于文本分类任务，通过GPTQ量化技术优化了显存使用效率
模型特点
显存优化
显存使用量从17430M降至11000M(不使用FA2)，大幅提升资源效率
精度保持
在显著降低显存使用的同时，预计准确率损失<5%，Embedding版本显示损失仅约0.7%
量化技术
采用GPTQ量化技术(W4A16-G128配置)，实现模型压缩与加速
模型能力
文本重排序
文本相关性评分
信息检索优化
使用案例
信息检索
搜索引擎结果优化
对搜索引擎返回的结果进行重排序，提高相关性
提升搜索结果的相关性排序
推荐系统
推荐内容排序
对推荐系统生成的内容列表进行优化排序
提高推荐内容的相关性和用户满意度
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98