/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
14,1 млрд
Размер весов
29,3 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Phi-4-llama-t1-lora
Опубликована
16 янв 2025

Phi-4-llama-t1-full

Генерация текстаТекст → текст

Объединённая 16-битная модель на архитектуре Llama для диалоговой генерации текста и ответов на вопросы.

14скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 янв 2025

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.

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

benhaotang/Phi-4-llama-t1-full — объединённая полноточная модель, созданная слиянием весов адаптера win10/Phi-4-llama-t1-lora с базовой моделью. Автор карточки сообщает, что выполнил слияние модели в формате 16 бит; в метаданных указаны архитектура Llama, 14,1 млрд параметров и формат safetensors.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Пример в карточке показывает ответ на вопрос по физике; базовая LoRA связана с набором данных NovaSky-AI/Sky-T1_data_17k. Контекст составляет 16 384 токена. Лицензия — MIT.

Карточка не приводит оценок качества или сведений о поддерживаемых естественных языках. Результаты могут зависеть от базовой модели и шаблона диалога; пример использования содержит инструкцию рассуждать пошагово, но сам по себе не подтверждает точность ответов.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в формате чата
  • объяснение понятий из физики
  • генерация связных текстовых ответов
  • эксперименты с генерацией текста на базе Sky-T1

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценивания качества и подтверждённого списка поддерживаемых языков. Пример в README не гарантирует точность ответов или надёжность пошаговых рассуждений.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Full merged 16bit model of win10/Phi-4-llama-t1-lora, please always thank the original author for all the hardwork!!! All I did is the simple merging work on colab.

Run with Pytorch

import transformers
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model="benhaotang/Phi-4-llama-t1-full",
    tokenizer=tokenizer,
    device_map="auto",
)
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful AI asistent. You always think step by step."},
    {"role": "user", "content": "Give me a short intodcution to renormalization group(RG) flow in physcis?"},
]

outputs = pipeline(messages, max_new_tokens=128)
print(outputs[0]["generated_text"])

Or can do static GGUF version of quants: benhaotang/Phi-4-llama-t1-full

ollama run hf.co/benhaotang/Phi-4-llama-t1-full-Q4_K_M-GGUF

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f4e7a24

0 моделей