/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,5 млрд
Размер весов
5,6 ГБ
Архитектура
phi · dense
Базовая модель
MFANN3bv1.1
Библиотека
transformers
Опубликована
15 янв 2025

MFANN-abliterated-phi2-merge-unretrained

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая на основе Phi-2 диалоговая модель для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 янв 2025

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1478

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2609

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4104

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0287

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3005

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3183

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MFANN-abliterated-phi2-merge-unretrained — диалоговая модель генерации текста, созданная слиянием методом SLERP двух моделей: netcat420/MFANN3bv1.1 и M1LL1X/microsoft-phi-2-trained-abliterated-QA-1960-all-modules-merged. В основе — плотная архитектура Phi-2 с 3,5 млрд параметров; модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов в диалоге. Карточка описывает способ слияния, но не приводит отдельных результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению. Указана библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не приведена.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • создание разговорного прототипа на основе Phi-2
  • эксперименты со слиянием языковых моделей
  • локальное тестирование диалоговой генерации

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. В предоставленных материалах нет результатов оценки качества и сведений о лицензии.

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: M1LL1X/microsoft-phi-2-trained-abliterated-QA-1960-all-modules-merged
        layer_range: [0, 32]
      - model: netcat420/MFANN3bv1.1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: M1LL1X/microsoft-phi-2-trained-abliterated-QA-1960-all-modules-merged
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 # fallback for rest of tensors
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
PhiForCausalLM
Ревизия весов
cfc2d47

0 моделей