/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Базовая модель
gte-large-zh
Библиотека
transformers
Опубликована
18 мар 2025

gte-large-zh-i1-GGUF

Сходство предложенийТекст → score8 профессий

gte-large-zh-i1-GGUF — это GGUF-квантизации модели thenlper/gte-large-zh, подготовленные mradermacher.

435скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для задач семантического сравнения предложений и создания текстовых эмбеддингов; соответствующие сценарии включают поиск по смыслу, сопоставление текстов и другие задачи, поддерживаемые библиотеками Sentence Transformers и MTEB.

В репозитории представлены варианты квантизации i1-IQ и Q различных уровней, размером примерно от 0,2 до 0,4 ГБ. Квантизация позволяет уменьшить требования к хранению и потенциально упростить локальный запуск, однако чрезмерно компактные варианты могут заметно уступать по качеству. В README указано, что модель относится к Transformers и заявлена для английского языка; сведения о точной архитектуре, числе параметров, размере контекста и поддержке других модальностей отсутствуют.

Модель распространяется по лицензии MIT. Репозиторий содержит именно квантизированные GGUF-файлы, поэтому для использования требуется совместимое программное обеспечение; конкретные ограничения совместимости и рекомендуемый вариант зависят от выбранного типа квантизации.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/thenlper/gte-large-zh

For a convenient overview and download list, visit our model page for this model.

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/gte-large-zh-GGUF

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFi1-IQ1_S0.2for the desperate
GGUFi1-IQ1_M0.2mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS0.2
GGUFi1-IQ2_XS0.2
GGUFi1-IQ2_S0.2
GGUFi1-IQ2_M0.2
GGUFi1-Q2_K_S0.2very low quality
GGUFi1-IQ3_XXS0.2lower quality
GGUFi1-Q2_K0.2IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XS0.2
GGUFi1-IQ3_S0.3beats Q3_K*
GGUFi1-Q3_K_S0.3IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_M0.3
GGUFi1-Q3_K_M0.3IQ3_S probably better
GGUFi1-IQ4_XS0.3
GGUFi1-Q3_K_L0.3IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_NL0.3prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_00.3fast, low quality
GGUFi1-Q4_K_S0.3optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M0.3fast, recommended
GGUFi1-Q4_10.3
GGUFi1-Q5_K_S0.3
GGUFi1-Q5_K_M0.3
GGUFi1-Q6_K0.4practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time. Additional thanks to @nicoboss for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
88e7011

0 моделей