/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
14,1 млрд
Размер весов
29,3 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi4-abliterated
Библиотека
transformers
Опубликована
10 янв 2025

Ссылки

Hugging FacearXiv 2203.05482

Phi-4-RP-v0

bunnycore
Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слитая диалоговая языковая модель семейства Phi-4 для генерации текста по запросам с контекстом до 16 384 токенов.

39скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены14 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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

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

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3316

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4141

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6856

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3523

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6827

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5364

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

bunnycore/Phi-4-RP-v0 — слитая модель диалогового языка, созданная автором репозитория с помощью mergekit линейным объединением bunnycore/Phi-4-RP и Undi95/Phi4-abliterated. Это плотная трансформерная модель семейства Phi-4 с архитектурой Phi3ForCausalLM и примерно 14,1 млрд параметров; она предназначена для генерации текста в диалоге и рассчитана на контекст до 16 384 токенов.

Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Лицензия — MIT. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая 68,27 на IFEval и 54,84 на BBH; эти значения сами по себе не гарантируют качества на прикладных задачах.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чат-боте
  • ведение диалога с языковой моделью
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки; применимость к конкретным языкам и задачам следует проверять отдельно. Опубликованные оценки на IFEval и BBH не описывают качество во всех пользовательских сценариях.

Для каких профессий подходит8

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.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

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 linear merge method.

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-4-RP
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: Undi95/Phi4-abliterated
    parameters:
      weight: 1.0
merge_method: linear
normalize: false
int8_mask: true
dtype: bfloat16

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.37.32
IFEval (0-Shot)68.27
BBH (3-Shot)54.84
MATH Lvl 5 (4-Shot)27.79
GPQA (0-shot)13.65
MuSR (0-shot)10.86
MMLU-PRO (5-shot)48.49

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
719bba8

0 моделей

    Создать бенчмарк