/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,5 млрд
Размер весов
11,1 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi · dense
Базовая модель
MFANN3bv0.20.16
Библиотека
transformers
Опубликована
20 сен 2024

MFANN3bv0.20.17

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Дообученная модель Phi на 3,5 млрд параметров для генерации текста и выполнения общих инструкций на английском языке.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 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.

  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 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

MFANN3bv0.20.17 — языковая модель семейства Phi, разработанная netcat420 и предназначенная для генерации текста по инструкциям и выполнения широкого круга общих задач. Это дообучение предыдущей версии netcat420/MFANN3bv0.20.16 на наборе данных netcat420/MFANN.

Модель содержит 3,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру PhiForCausalLM и принимает текстовые инструкции в формате «Instruct: … Output:». Контекстное окно составляет до 32 768 токенов; карточка указывает английский язык. Средняя ошибка обучения, приведённая автором для MFANN, составляет 0,33. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста по инструкциям
  • ответы на общие вопросы
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Карточка не приводит результатов независимой оценки качества; указанная средняя ошибка обучения не гарантирует качество ответов на прикладных задачах.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

system prompt: Instruct: {instruction} Output:

good training loss of 0.33 avg on the MFANN dataset! as of 9/20/24

this model is a general model trained to generate text on a vast array of tasks and will be the last pre release in the 3b branch before the first major release!

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
8e78416

0 моделей