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LFM2.5 Q4\_0 Checkpoints from Quantization-Aware Distillation
Hugging Face · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Liquid AI a publié des checkpoints Q4_0 quantifiés pour LFM2.5, récupérant 97% de la précision perdue lors de la quantification.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs déployant des modèles de langage sur appareils edge comme téléphones, laptops et Raspberry Pi.
- Vigilance
- Les résultats sont spécifiques à LFM2.5 et au format GGUF; l'efficacité varie selon les architectures et schémas de quantification.
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- distill
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