Finetuned microsoft-phi2 model
- microsoft-phi2 model finetuned on "timdettmers/openassistant-guanaco" dataset with qlora technique
- Will run on a colab T4 gpu
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 3,5 млрд
- Размер весов
- 11,1 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- phi · dense
- Опубликована
- 20 дек 2023
Ссылки
phi2-oasst-guanaco-bf16-custom
Дообученная на OpenAssistant-Guanaco модель Phi-2 для генерации текста и диалоговых ответов.
20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 фев 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
Это дообученная модель семейства Phi-2, опубликованная anilbhatt1. Автор сообщает, что она создана на базе microsoft-phi2 с помощью QLoRA на датасете timdettmers/openassistant-guanaco. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ответов на пользовательские запросы.
Модель имеет плотную архитектуру PhiForCausalLM и 3,5 млрд параметров. Контекст составляет 2048 токенов; веса доступны в формате safetensors. В карточке указана лицензия MIT. Автор отмечает, что модель может работать на GPU T4 в Google Colab.
Сценарии применения
- генерация ответов на вопросы
- диалог с чат-ботом
- составление коротких текстов по запросу
Ограничения
Контекст ограничен 2048 токенами. README не сообщает о качестве на конкретных тестах или о языках, на которых модель проверена.
Для каких профессий подходит6
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- PhiForCausalLM
- Ревизия весов
- 558f5ad