接著用Vertex AI、其間1.7億為嵌入層參數(因為巨大的詞匯量),
發布當天 ,新模型的中心功用可歸納為以下4部分:
緊湊且高效的架構
這款新模型共包括2.7億參數 ,該模型的參數規劃在終端運轉毫無壓力 。Kaggle、別的1億為Transformer模塊參數。
可用于出產的量化支撐
此模型供給通過量化感知練習(QAT)的查看點
接著用Vertex AI、其間1.7億為嵌入層參數(因為巨大的詞匯量),
發布當天 ,新模型的中心功用可歸納為以下4部分:
緊湊且高效的架構
這款新模型共包括2.7億參數 ,該模型的參數規劃在終端運轉毫無壓力 。Kaggle、別的1億為Transformer模塊參數。
可用于出產的量化支撐
此模型供給通過量化感知練習(QAT)的查看點