Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 3,7 млрд
Размер весов: 7,6 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 26 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

llamaphi-3-128k-instruct

mrfakename

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Конверсия Phi-3 128K Instruct в формат Llama для диалоговой генерации текста с длинным контекстом.

15скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 апр 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Это конверсия весов Phi-3 128K Instruct в формат Llama, опубликованная пользователем mrfakename. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме и работы с длинным контекстом: заявленная длина контекста составляет 131 072 токена. В репозитории указаны 3,7 млрд параметров, архитектура LlamaForCausalLM и формат safetensors.

README благодарит vonjack за скрипт конвертации и индексные файлы. Модель поддерживает английский язык и распространяется по лицензии MIT. Сведений о качестве на конкретных задачах и ограничениях применения в карточке нет.

Сценарии применения

ведение диалогов на английском языке
генерация текста по запросу
обработка длинных текстовых контекстов

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества и ограничений на отдельных задачах; реальные возможности обработки контекста могут зависеть от используемой инфраструктуры.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Phi 3 128K instruct weights in the Llama format.

All credit goes to @vonjack for their useful conversion script as well as index files which were used to make this.

Check out their version for the 4k model!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: b9be04a