/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Размер весов
5,6 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi-msft · dense
Базовая модель
phi-2
Опубликована
28 дек 2023

ArtificialThinker-Phi2

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на Phi-2 модель для генерации текста с отдельным этапом рассуждения перед ответом.

117скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены14 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

ArtificialThinker-Phi2 — дообученная модель на базе Microsoft Phi-2, созданная автором репозитория gr0010. Она предназначена для генерации текста с шаблоном диалога, который предусматривает этап рассуждения перед ответом пользователю. Для дообучения автор подготовил набор данных ArtificialThinkerSet; модель относится к плотной архитектуре PhiForCausalLM и хранится в формате safetensors.

Контекстное окно составляет 2048 токенов. Базовая Phi-2 ориентирована на английский язык, ответы на вопросы и код, однако README не уточняет языковые характеристики дообученной модели. Репозиторий распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • генерация ответов с предварительным рассуждением
  • диалоговые ответы по пользовательскому запросу
  • эксперименты с шаблонами рассуждения в языковых моделях

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; README не приводит количественных оценок качества или сравнений с другими моделями.

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

The First Open-Source Reasoning LLM

December 28, 2023 - This model was created 11 months before OpenAI's o1 release.

Historical Context

In late 2023, I was experimenting with fine-tuning open-source models. Working with limited computational resources (primarily free Colab notebooks with T4 GPUs), I focused on developing novel approaches and new paradigms to significantly enhance LLM capabilities without simply scaling the number of parameters, since that would have required substantial computational resources.

Proof of timeline: Check the initial commit - December 28, 2023.

Technical Approach

The model uses a custom chat template that includes a "reasoning" step before providing the output to the user:

<|system|>sys_message
<|prompt|>prompt
<|reasoning|>reasoning
<|response|>response<|endoftext|>

To test this approach, I created the ArtificialThinkerSet dataset to fine-tune Phi-2.

You can find me at gr.bio.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
PhiForCausalLM
Ревизия весов
632d749

0 моделей