/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
7,6 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-3-mini-128k-instruct
Опубликована
11 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

SFTCodePhi1

AdnanRiaz107
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная на APPS компактная модель Phi-3 для генерации кода и ответов на текстовые запросы.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 сен 2024

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

SFTCodePhi1 — дообученная AdnanRiaz107 модель Microsoft Phi-3-mini-128k-instruct для генерации кода и текста. Она построена на плотной архитектуре Phi-3 с 3,7 млрд параметров и принимает текстовые запросы, выдавая текст. В карточке указаны дообучение на наборе данных APPS и значение loss 0,8314 на оценочной выборке.

Модель подходит для генерации кода по описанию и диалоговых сценариев, связанных с программированием. Лицензия — MIT. В метаданных указано контекстное окно 4096 токенов; оно короче заявленного в названии базовой модели контекста 128K.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому описанию
  • решение задач программирования
  • подсказки и варианты реализации кода
  • ответы на вопросы о программировании

Ограничения

В README приведён только результат loss 0,8314 на оценочной выборке; подробные сведения о тестировании и ограничениях отсутствуют. Контекст модели составляет 4096 токенов.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SFTCodePhi1

This model is a fine-tuned version of microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct on the apps dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.8314

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-06
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1
  • training_steps: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.85470.0337100.8314

Framework versions

  • Transformers 4.40.2
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
d40db89

0 моделей

    Создать бенчмарк