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Neobert GGUF
模型简介
本项目提供了对chandar-lab/NeoBERT模型的静态量化版本，为模型的使用和部署提供了更多选择。
模型特点
静态量化
提供多种量化版本，减少模型存储空间和计算资源需求。
多种量化选项
提供从Q2_K到Q8_0等多种量化类型，满足不同需求。
快速推理
部分量化版本（如Q4_K_S、Q4_K_M）特别适合快速推理。
模型能力
文本生成
文本理解
使用案例
自然语言处理
文本分类
可用于对文本进行分类任务。
问答系统
可用于构建问答系统。
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
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Transformers 支持多种语言L
scb10x
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16
Cadet Tiny
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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
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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
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98