Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Параметры: 3,5 млрд
Размер весов: 5,6 ГБ
Архитектура: phi · dense
Базовая модель: phi-2
Библиотека: transformers
Опубликована: 14 сен 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2212.04089

Phi-2-OmniMatrix

bunnycore

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Объединённая модель Phi-2 для генерации текста, диалогов и кода.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

bunnycore/Phi-2-OmniMatrix — языковая модель, созданная объединением нескольких дообученных моделей семейства Phi-2 с помощью mergekit и метода task arithmetic. В качестве базовой модели использована microsoft/phi-2; в объединение вошли варианты для чата, ролевого общения и генерации кода. Модель содержит 3,5 млрд параметров, использует архитектуру PhiForCausalLM и формат safetensors; длина контекста — 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации текста, диалогов и кода. Работает через библиотеку Transformers. README указывает тип данных float16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоге
ролевое общение с языковой моделью
написание фрагментов кода
ответы на вопросы в текстовом формате

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. В предоставленных данных не описаны результаты оценки качества или лицензия.

Для каких профессий подходит13

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using microsoft/phi-2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: minghaowu/phi-2-OpenHermes-2.5+kingabzpro/phi-2-role-play
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: Artples/L-MChat-Small
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: l3utterfly/phi-2-layla-v1-chatml
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: parsak/phi-2-code-instruct
    parameters:
      weight: 1.0
merge_method: task_arithmetic
base_model: microsoft/phi-2
parameters:
    normalize: false
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: PhiForCausalLM
Ревизия весов: e7b2ebf