/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
15,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
phi3 · dense
Опубликована
4 мая 2024

phibode-3-mini-4k-ultraalpaca

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель Phi-3, дообученная для диалоговой генерации текста на португальском языке на датасете UltraAlpaca.

60скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 июл 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

Phibode-3-mini-4k-ultraalpaca — языковая модель для общения на португальском языке, созданная разработчиком recogna-nlp на основе Phi-3-mini-4k-instruct от Microsoft. Модель дообучена методом LoRA на датасете UltraAlpaca, переведённом на португальский. Она предназначена для запуска пользователями с ограниченными вычислительными ресурсами и генерации ответов в диалоговом формате.

Модель использует плотную архитектуру Phi-3 с примерно 3,7 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. README отмечает, что работа продолжается и при генерации на португальском языке остаются проблемы с качеством.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы на португальском языке
  • ведение простых диалогов на португальском
  • запуск чат-модели на компьютере с ограниченными ресурсами

Ограничения

README предупреждает о сохраняющихся проблемах качества генерации на португальском языке; модель описана как находящаяся в разработке.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

phibode-3-mini-4k-ultraalpaca

Phi-Bode é um modelo de linguagem ajustado para o idioma português, desenvolvido a partir do modelo base Phi-3-mini-4k-instruct fornecido pela Microsoft. Este modelo foi refinado através do processo de fine-tuning utilizando o dataset Alpaca traduzido para o português. O principal objetivo deste modelo é ser viável para pessoas que não possuem recursos computacionais disponíveis para o uso de LLMs (Large Language Models). Ressalta-se que este é um trabalho em andamento e o modelo ainda apresenta problemas na geração de texto em português.

Características Principais

  • Modelo Base: Phi-3-mini-4k-instruct, criado pela Microsoft, com 3.8 bilhões de parâmetros.
  • Dataset para Fine-tuning: UltraAlpaca
  • Treinamento: O treinamento foi realizado utilizando o método LoRa, visando eficiência computacional e otimização de recursos.

💻 Como utilizar o Phibode-3-mini-4k-ultraalpaca

!pip install -qU transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline

model = "recogna-nlp/phibode-3-mini-4k-ultraalpaca"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)

# Example prompt
messages = [
    {"role": "system", "content": "Você é assistente de IA chamado PhiBode. O PhiBode é um modelo de língua conversacional projetado para ser prestativo, honesto e inofensivo."},
    {"role": "user", "content": "<Insira seu prompt aqui>"},
]

# Generate a response
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model, trust_remote_code=True)
pipeline = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
generation_args = {
    "max_new_tokens": 500,
    "return_full_text": False,
    "temperature": 0.0,
    "do_sample": False,
}
outputs = pipeline(messages, **generation_args)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
bd1c146

0 моделей