/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,5 млрд
Размер весов
11,1 ГБ
Архитектура
phi · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
3 янв 2025

MFANN3bv1.1

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

MFANN3bv1.1 — дообученная на модифицированном Alpaca модель Phi-2 для диалоговой генерации текста с предварительной выдачей рассуждений.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2507

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1159

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3223

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0204

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2668

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3397

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

MFANN3bv1.1 — языковая модель из семейства MFANN, разработанная Makhi для генерации текста в диалоговом и инструктивном формате. Автор описывает её как небольшую модель с цепочкой рассуждений, дообученную на модифицированном наборе Alpaca: примеры включают заданный процесс рассуждения, который модель может выдавать перед ответом.

По метаданным это плотная авторегрессионная модель архитектуры PhiForCausalLM на 3,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов. Она рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста; заявленная базовая модель в README — phi-2. Репозиторий содержит веса SafeTensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия и ограничения на применение в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции в формате Alpaca
  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • генерация ответа с предварительным изложением рассуждений

Ограничения

Качество рассуждений и ответов не подтверждено оценками в предоставленных данных; выдаваемые рассуждения могут быть ошибочными. Лицензия и условия использования в этих данных не приведены.

Для каких профессий подходит5

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

introducing MFANN (Makhi's fully autonomous neural network) a family of COT models fine-tuned on a modified Alpaca training regiment involving defining a "thought-process" in the dataset in each sample, allowing the model to generate reasoning tokens before the model generates output (yes this has been in the works MUCH longer than o1 has been out!)

this is the smaller 3b model based on phi-2

If you would like to support me and keep this project going well into the future (or even free me up from the horrors of little caesars so i can work on this more lmfao) please consider donating to my patreon!! https://www.patreon.com/c/MakhiBurroughs all members get to vote on what gets done next with MFANN, addtional perks are currently in the works!

system prompt:

Instruct: {instruction} Output:

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
1ebf2ac

0 моделей