/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
7,6 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-3.5-mini-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
26 сен 2024

SpecAI

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

SpecAI — дообученная на api_eval_dataset модель Phi-3.5-mini-instruct для генерации текста и диалогов.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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.

  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 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

SpecAI — дообученная компанией или автором репозитория gtonkov модель Microsoft Phi-3.5-mini-instruct, обученная на наборе api_eval_dataset. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Phi-3 с 3,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; модель рассчитана на контекст до 4096 токенов.

Карточка не описывает отдельные сценарии применения или результаты оценки качества. В качестве отправной точки можно использовать возможности базовой модели для диалогов, рассуждений, работы с кодом и генерации текста, однако специализация SpecAI на api_eval_dataset не раскрыта. Лицензия указана как «other», поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория и базовой модели.

Сценарии применения

  • генерация текста в диалоге
  • создание ответов на инструкции
  • проверка API-сценариев на основе api_eval_dataset

Ограничения

README не приводит оценок качества, подробностей обучения или конкретных ограничений; специализация набора api_eval_dataset не раскрыта. Лицензия обозначена как «other», поэтому условия использования нужно уточнить в репозитории.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SpecAI

This model is a fine-tuned version of microsoft/Phi-3.5-mini-instruct on the api_eval_dataset dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 3e-06
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 32.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
9278d39

0 моделей