Training rebase for upcoming FULL release of MFANN models, both 3b and 8b models!
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,5 млрд
- Размер весов
- 11,1 ГБ
- Архитектура
- phi · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 12 дек 2024
Ссылки
MFANN3b-Rebase
Промежуточный чекпойнт MFANN на архитектуре Phi с 3,5 млрд параметров для генерации текста и контекстом до 131 072 токенов.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 дек 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.
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
netcat420/MFANN3b-Rebase — промежуточная модель семейства MFANN, подготовленная как этап обучения перед будущим полным выпуском версий на 3B и 8B параметров. По метаданным, это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры PhiForCausalLM, предназначенная для генерации текста и использующая библиотеку Transformers. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели составляет 3,5 млрд параметров, длина контекста — до 131 072 токенов.
Карточка описывает модель как обучающий rebase, а не как законченный выпуск, поэтому её уместно рассматривать как экспериментальный чекпойнт для генерации текста. Данные о поддерживаемых языках и специализированных областях применения не приводятся. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- эксперименты с генерацией текста на базе архитектуры Phi
- проверка поведения промежуточного чекпойнта MFANN
- оценка генерации длинных последовательностей текста
Ограничения
Карточка представляет модель как промежуточный этап перед полным выпуском; её готовность и качество не описаны. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных отсутствуют.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- PhiForCausalLM
- Ревизия весов
- 6a6799c