Uploaded model
- Developed by: abhinav2024
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit
This llama 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
- llama · dense
- Базовая модель
- phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 3 сен 2024
Ссылки
phi-3.5-instruct-vul
Дообученная 3,7-миллиардная разговорная модель на основе Phi-3.5 Mini для генерации текста на английском языке.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.
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
Модель abhinav2024/phi-3.5-instruct-vul — дообученная разговорная языковая модель на основе unsloth/phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста в диалоге. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов.
Модель разработал abhinav2024; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. В карточке указана поддержка английского языка. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специализацию, набор данных или результаты оценки качества.
Сценарии применения
- ведение диалога на английском языке
- генерация ответов на текстовые запросы
- создание черновиков и кратких текстов
- локальные эксперименты с компактной языковой моделью
Ограничения
В README не приведены результаты оценки, обучающие данные или подробности специализации; качество для конкретных задач не подтверждено. Контекст ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит4
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- d1879ab