/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
7,6 ГБ
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
phi3.5-gutenberg-4B
Библиотека
transformers
Опубликована
13 окт 2024

Phi-3.5-mini-TitanFusion-0.1

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая методом TIES модель Phi-3.5 на 3,7 млрд параметров для диалогов, ролевых сценариев, творческого письма и генерации текста.

30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 окт 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.

  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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5228

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3314

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5374

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4453

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3807

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1186

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

bunnycore создал TitanFusion-0.1 — объединённую методом TIES языковую модель на архитектуре Phi-3.5. В основу взята microsoft/Phi-3.5-mini-instruct, также включены веса ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1 и nbeerbower/phi3.5-gutenberg-4B. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Phi3ForCausalLM и формат safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Контекст составляет 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, ролевых сценариев, творческого письма и рассуждений. Карточка не уточняет поддерживаемые языки и лицензию, поэтому их нельзя надёжно определить по представленным данным.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с моделью
  • разыгрывание сценариев с заданными персонажами
  • придумывание сюжетов и персонажей
  • написание творческих текстов
  • рассуждение и выводы по предоставленной информации

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценок за пределами части метрик Open LLM Leaderboard; доступные значения сами по себе не гарантируют качество на конкретных задачах. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a merged pre-trained language model created using the TIES merge method. It is based on the microsoft/Phi-3.5-mini-instruct model and incorporates the knowledge and capabilities of the nbeerbower/phi3.5-gutenberg-4B and ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1 models.

Capabilities:

  • Roleplay: The model can engage in role-playing scenarios, taking on different personas and responding to prompts in a character-appropriate manner.
  • Creative Writing: It can assist in creative writing tasks, such as brainstorming ideas, generating plotlines, or developing characters.
  • Reasoning: The model can reason about information and draw conclusions based on the data it has been trained on.

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using microsoft/Phi-3.5-mini-instruct 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: ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1
    parameters:
      weight: 1
  - model: nbeerbower/phi3.5-gutenberg-4B
    parameters:
      weight: 1

merge_method: ties
base_model: microsoft/Phi-3.5-mini-instruct
parameters:
  density: 1
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.25.29
IFEval (0-Shot)52.28
BBH (3-Shot)35.45
MATH Lvl 5 (4-Shot)6.19
GPQA (0-shot)10.85
MuSR (0-shot)15.80
MMLU-PRO (5-shot)31.18

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
5e12dd8

0 моделей