Слитая модель семейства Phi на 3,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Phigments12 — языковая модель семейства Phi, созданная liminerity слиянием моделей liminerity/merge6 и liminerity/merge3 методом slerp с помощью mergekit. Это плотная причинная модель на 3,5 млрд параметров для генерации текста; заявленный максимальный контекст — 2048 токенов. Её можно применять для генерации и продолжения текста в сценариях, подходящих для компактной языковой модели.
Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. В README автор заявляет о высоком качестве, но не приводит результатов сравнительной оценки; языки и дополнительные специализированные возможности не описаны.
Контекст ограничен 2048 токенами. Заявление README о превосходстве не сопровождается результатами тестирования; поддерживаемые языки и качество на конкретных задачах не установлены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
#1 in the world better than any other 3b model ever
Phigments12 is a merge of the following models using mergekit:
slices:
- sources:
- model: liminerity/merge6
layer_range: [0, 32]
- model: liminerity/merge3
layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: liminerity/merge6
parameters:
t:
- filter: self_attn
value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
- filter: mlp
value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
- value: 0.5
dtype: bfloat16
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…