MFANN3bv0.22 — дообученная на датасете MFANN модель Phi на 3,5 млрд параметров для генерации текста по инструкциям.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
0,0264
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
0,2517
Публичная таблицаревизия совпадает
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
MFANN3bv0.22 — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Phi с 3,5 млрд параметров, опубликованная пользователем netcat420. Модель обучена на датасете netcat420/MFANN; карточка сообщает о низкой тренировочной функции потерь, но не приводит результаты независимой оценки.
Модель предназначена для генерации текста по инструкции в формате «Instruct: … Output: …». Метаданные указывают на контекст до 32 768 токенов и библиотеку Transformers. Карточка не описывает специализацию по предметной области или поддерживаемые языки.
Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии MIT. Бенчмарки заявлены как ожидаемые, поэтому качество ответов и пригодность для конкретных задач пока нельзя оценить по представленным данным.
Карточка не приводит бенчмарков или независимых результатов оценки; заявленная тренировочная функция потерь сама по себе не характеризует качество ответов. Поддерживаемые языки и специализированные области применения не описаны.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
https://huggingface.co/netcat420/MFANN-phigments-slerp-V2 trained on https://huggingface.co/datasets/netcat420/MFANN as of 10/25/24 acheiving a record low training loss of 0.16 for a 3b!
system prompt:
Instruct: {instruction} Output:
benchmarks pending!
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…