omost-phi-3-mini-128k is Omost's phi-3-mini model with 128k context length in fp16.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 7,6 ГБ
- Архитектура
- phi3 · dense
- Опубликована
- 24 мая 2024
Ссылки
omost-phi-3-mini-128k
Разговорная модель Omost на базе Phi-3 Mini для генерации текста с заявленным в README контекстом 128 тыс. токенов.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
omost-phi-3-mini-128k — разговорная модель семейства Phi-3, разработанная Omost и основанная на Phi-3 Mini. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. В README заявлен контекст 128 тыс. токенов и формат fp16; метаданные указывают 3,7 млрд параметров, архитектуру Phi3ForCausalLM и файлы safetensors. По метаданным нативный контекст составляет 4096 токенов, поэтому заявленную длину 128 тыс. токенов следует считать характеристикой из README, не подтверждённой метаданными. Лицензия в предоставленных источниках не указана.
Сценарии применения
- ведение диалогов с пользователем
- генерация ответов на текстовые запросы
- суммирование длинных документов при поддержке заявленного контекста
- создание черновиков и продолжение текста
Ограничения
В метаданных указан нативный контекст 4096 токенов, тогда как README заявляет 128 тыс.; расхождение требует проверки перед обработкой длинных последовательностей. Языки поддержки и лицензия не приведены в предоставленных источниках.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Phi3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 89a5ea5