Экспериментальная дообученная модель Phi на 3,5 млрд параметров для генерации и классификации текста с упором на пошаговые рассуждения.
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.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
MFANN3bv0.4 — экспериментальная языковая модель семейства Phi примерно на 3,5 млрд параметров, разработанная автором репозитория netcat420. Это вариант MFANNv0.5, дообученный на датасете MFANN; автор описывает работу как эксперимент с пошаговыми рассуждениями. Модель предназначена для генерации текста и классификации текста. В карточке приведены результаты бенчмарков ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande и GSM8K.
Модель построена на плотной архитектуре PhiForCausalLM, использует библиотеку Transformers и формат весов safetensors. Контекст составляет 2048 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Датасет MFANN, по словам автора, находится в разработке; качество и надёжность пошаговых рассуждений могут быть ограничены экспериментальным характером модели.
Датасет MFANN всё ещё находится в разработке, а модель заявлена как личный эксперимент; приведённые бенчмарки не гарантируют качество на пользовательских задачах.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
BENCHMARKS: AVG: 62.97 ARC: 60.58 HellaSwag: 76.03 MMLU: 55.8 TruthfulQA: 52.64 Winogrande: 77.83 GSM8K: 55.72
3b variant of MFANNv0.5
fine-tuned on the MFANN dataset which is still a work in progress, and is a chain-of-thought experiment carried out by me and me alone.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…