# 知识蒸馏模型

这是一个量化版本的大语言模型，旨在让知识更易于获取和使用。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一个基于 Llama 架构的 8B 参数规模的大型语言模型，经过蒸馏训练优化，适用于文本生成任务。

SSD-1B是稳定扩散XL（SDXL）的蒸馏缩小50%版本，在保持高质量文本生成图像能力的同时，提供60%的速度提升。

SPhilBERTa是一个专为古典文献学设计的句子转换器模型，用于识别拉丁文与古希腊文文本间的跨语言引用。

基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型，特别针对孟加拉语进行优化，适用于语义相似度计算和聚类分析

该模型是基于distilbert-base-cased-distilled-squad微调的版本，适用于问答任务

这是一个基于DistilBERT-base-cased模型，通过知识蒸馏技术在SQuAD v1.1数据集上微调得到的问答模型。

DistilGPT2是GPT-2的轻量级蒸馏版本，拥有8200万参数，保留了GPT-2的核心文本生成能力，同时体积更小、速度更快。