license: other
| Metric | Value |
|---|---|
| Average | - |
| ARC | TBA |
| ARC Easy | TBA |
| BoolQ | TBA |
| HellaSwag | TBA |
| OpenBookQA | TBA |
| PiQA | TBA |
| Winogrande | TBA |
| ----------------------- | --------------------------- |
| MMLU | TBA |
| GSM8K | TBA |
| Truthful QA | TBA |
| MT-Bench | TBA |
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 3,5 млрд
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- phi · dense
- Опубликована
- 14 мар 2024
Ссылки
merlin1.3
Производная модели aboros98/merlin1.5. Текстовая модель семейства Phi на 3,5 млрд параметров для генерации текста.
57скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мар 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
Карточка модели aboros98/merlin1.3 на Hugging Face совпадает с карточкой aboros98/merlin1.5, поэтому описание составлено по ней.
aboros98/merlin1.5 — текстовая авторегрессионная модель семейства Phi с 3,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; метаданные указывают архитектуру PhiForCausalLM и контекст длиной 2048 токенов.
Модель доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии MIT согласно метаданным Hugging Face. README содержит незаполненные результаты бенчмарков, поэтому по карточке нельзя оценить качество модели.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- продолжение заданного текста
- создание коротких черновиков
Ограничения
README не содержит пригодных для оценки результатов бенчмарков. Контекст ограничен 2048 токенами.
Для каких профессий подходит3
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 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
- PhiForCausalLM
- Ревизия весов
- 4fa78a0