Uploaded model
- Developed by: Montecarlo2024
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 7,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 15 авг 2024
Ссылки
Phi-3-mini-4k-Python-Vezora143k
Дообученная разговорная модель на 3,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.
35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 авг 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
Montecarlo2024/Phi-3-mini-4k-Python-Vezora143k — разговорная языковая модель, разработанная Montecarlo2024 путём дообучения unsloth/phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель содержит 3,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов; в метаданных указаны архитектура Mistral и поддержка чата.
Модель дообучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. В карточке не описаны особенности датасета Python-Vezora143k или результаты оценки, поэтому специализацию на программировании по одному названию подтвердить нельзя. Указана лицензия Apache-2.0.
Сценарии применения
- ведение диалога с языковой моделью
- генерация текстовых ответов на запросы
- создание черновиков и продолжений текста
Ограничения
Карточка не приводит результаты оценки, состав обучающих данных или подтверждение специализации на Python. Контекст ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 1d2ff7b