/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Архитектура
phi3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 апр 2024

Phi-3-mini-4k-instruct-gptq-4bit

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

kaitchup/Phi-3-mini-4k-instruct-gptq-4bit — это 4-битная GPTQ-квантизованная версия Phi-3 Mini-4K-Instruct, опубликованная пользователем kaitchup на Hugging Face и основанная на модели Microsoft.

2 276скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 апр 2024

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

Она предназначена для генерации текста, диалогов и выполнения инструкций, включая задачи по работе с кодом, математикой, рассуждениями и общими знаниями, при локальном или серверном запуске с меньшими требованиями к памяти.

Исходная Phi-3 Mini-4K-Instruct представляет собой плотную decoder-only Transformer-модель примерно на 3,8 млрд параметров, дообученную с применением supervised fine-tuning и Direct Preference Optimization. Модель работает с текстовыми входами и поддерживает контекст до 4K токенов; основной язык — английский, при этом в метаданных также указан французский. Вариант из указанного репозитория использует 4-битное GPTQ-представление, что уменьшает размер и требования к памяти, но может снижать точность и качество по сравнению с полной точностью.

Сильные стороны — компактность, возможность запуска на более доступном оборудовании и хорошие для своего размера результаты в задачах следования инструкциям, рассуждений и программирования. Ограничения включают короткое окно контекста, преимущественно англоязычную ориентацию, возможные ошибки и галлюцинации, а также потери качества из-за квантизации. Для опубликованной версии в карточке модели условия лицензирования явно не указаны; исходная модель Microsoft распространяется по лицензии MIT.

Для каких профессий подходит15

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; запуск откроется после проверки совместимости.

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
8d0c383

0 моделей