This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/stsb-xlm-r-multilingual. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more. - **Documentation:** Sentence Transformers Documentation - **Repository:** Sentence Transformers on GitHub - **Hugging Face:** Sentence Transformers on Hugging Face This code repository and the model weights are licensed under the Krutrim Community License.
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KrynexAI 1.4 is a compact, ultra-lightweight 150M-parameter language model designed for high-efficiency text generation, fast inference, and on-device deployment. KrynexAI 1.4 features an optimized Llama-based architecture trained on a multi-trillion token mix of web content, code, and educational data. It provides strong base capabilities in reasoning, instruction following, and general text processing while maintaining a minimal memory footprint (~270 MB weights). * **Architecture:** Llama-based Transformer Decoder * **Parameters:** ~150M * **Context Window:** 8,192 tokens * **Precision:** `bfloat16` / `fp16` Original author: SmolLM (135M). **Warning:** This repository may contain inaccurate, outdated, or otherwise unsuitable files. After fine-tuning, approximately half of the original files were left unchanged, so their contents may not reflect the current state of the project or may no longer be relevant.
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This model, `ibert-roberta-base`, is an integer-only quantized version of RoBERTa, and was introduced in this paper. I-BERT stores all parameters with INT8 representation, and carries out the entire inference using integer-only arithmetic. In particular, I-BERT replaces all floating point operations in the Transformer architectures (e.g., MatMul, GELU, Softmax, and LayerNorm) with closely approximating integer operations. This can result in upto 4x inference speed up as compared to floating point counterpart when tested on an Nvidia T4 GPU. The best model parameters searched via quantization-aware finetuning can be then exported (e.g., to TensorRT) for integer-only deployment of the model. Finetuning of I-BERT consists of 3 stages: (1) Full-precision finetuning from the pretrained model on a down-stream task, (2) model quantization, and (3) integer-only finetuning (i.e., quantization-aware training) of the quantized model. Full-precision finetuning of I-BERT is similar to RoBERTa finetuning. For instance, you can run the following command to finetune on the MRPC text classification task.
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