MobileLLM-1B
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Mobilellm 1B
简介 :
Meta 开发的自回归语言模型,采用优化架构,适合资源受限设备。优点多,如集成多种技术,支持零样本推理等,价格免费,面向自然语言处理研究人员和开发者。
需求人群 :
目标受众为自然语言处理领域研究人员和开发者。适合他们是因为其专为资源受限设备设计,优化设计可提升设备语言处理能力。
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 48.3K
使用场景
进行文本生成任务。
在移动设备上部署实现实时语言处理。
进行零样本常识推理解决问题。
产品特色
集成 SwiGLU 激活函数提升性能。
深层薄架构优化参数效率。
嵌入共享减少模型大小。
分组查询注意力处理长序列。
支持零样本推理提升泛化能力。
参数平衡大小和性能。
支持多种编程库方便使用。
使用教程
1.访问 Hugging Face 官网搜索模型。
2.使用代码示例加载预训练模型。
3.添加特殊标记。
4.使用模型进行文本生成等任务。
5.参考 GitHub 代码库进行训练或微调。
6.使用评估脚本计算性能。
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