Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 3,7 млрд
Размер весов: 7,6 ГБ
Архитектура: phi3 · dense
Базовая модель: Phi-3.5-mini-TitanFusion-0.1
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 окт 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Phi-3.5-mini-TitanFusion-V2

bunnycore

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая модель Phi-3.5 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.

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-3.5-mini-TitanFusion-V2 — объединённая языковая модель на базе Microsoft Phi-3.5-mini-instruct, созданная с помощью mergekit и метода TIES. В объединение вошли Phi-3.5-mini-TitanFusion-0.1, Phi-3.5-rp-lora_model и ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1; карточка также указывает conversational-возможности.

Модель с архитектурой Phi-3 dense и примерно 3,7 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалогов. Она принимает текст и выдаёт текст; указанный контекст — 4096 токенов. Карточка не уточняет языковой охват или специализацию по областям. Модель распространяется в формате safetensors через Transformers; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

генерация ответов в текстовом чате
продолжение и редактирование текста
создание диалоговых реплик
генерация текста по заданной инструкции

Ограничения

Указанный контекст составляет 4096 токенов. В предоставленной карточке не приведены результаты оценки качества, языковой охват и лицензия.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

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 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: bunnycore/Phi-3.5-mini-TitanFusion-0.1+bunnycore/Phi-3.5-rp-lora_model
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: bunnycore/Phi-3.5-mini-TitanFusion-0.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: ArliAI/Phi-3.5-mini-3.8B-ArliAI-RPMax-v1.1+bunnycore/Phi-3.5-rp-lora_model
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5

merge_method: ties
base_model: microsoft/Phi-3.5-mini-instruct
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
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: Phi3ForCausalLM
Ревизия весов: 7014c92