Небольшая китайскоязычная диалоговая модель на архитектуре Phi-3 для генерации ответов и выполнения инструкций.
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
Mini-Chinese-Phi3 — небольшая диалоговая языковая модель автора niwz, построенная на архитектуре Phi-3. По README, модель прошла предварительное обучение на распространённых китайских текстовых корпусах, затем инструкционную настройку SFT и оптимизацию предпочтений DPO; метаданные указывают 109,6 млн параметров, тогда как README приводит приблизительную оценку 0,13 млрд. Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций на китайском языке.
Проект создан как учебная практика по большим языковым моделям. Для обучения применялись DeepSpeed и Flash Attention 2; веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия — MIT. В README оценка модели обозначена как запланированная, поэтому данных о её качестве и надёжности нет.
README указывает, что оценка модели ещё не выполнена, поэтому её качество не подтверждено. Контекст модели составляет 512 токенов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Mini-Chinese-Phi3是一个基于phi3模型结构的小型对话模型，总参数量约0.13B，使用常见的中文语料进行预训练和微调。主要内容包括了
项目中的所有训练过程均在两张3090显卡上进行，使用DeepSpeed框架和Flash Attention 2进行加速，预训练用时约40小时，SFT和DPO微调共用时约8小时。本项目是我在学习LLM过程中的一个简单实践，同时也希望能够帮助到同样初学大模型的小伙伴。
项目训练细节等已在Github上开源，欢迎大家提出宝贵意见和建议。项目地址
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…