/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
7,6 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
24 апр 2024

Phi-3-mini-4k-instruct-dpo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Японская чат-модель Phi-3 Mini, дообученная методом DPO для ответов на вопросы и ведения диалогов.

22скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены1 мая 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

ryota39/Phi-3-mini-4k-instruct-dpo — японская чат-модель на архитектуре Phi-3, созданная полным дообучением microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct методом DPO на японском наборе llm-jp/hh-rlhf-12k-ja. Модель предназначена для диалогов и ответов на вопросы на японском языке; в примере она отвечает на вопрос о достопримечательностях Токио.

Модель содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 4096 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат safetensors. Лицензия — MIT. Пример ответа содержит фактическую неточность и опечатку, поэтому важные сведения следует проверять.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • ведение диалогов на японском языке
  • получение рекомендаций для путешествий по Японии

Ограничения

Пример ответа содержит фактическую неточность и опечатку; факты, сгенерированные моделью, требуют проверки.

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

モデル

サンプル

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "ryota39/Phi-3-mini-4k-instruct-dpo",
    trust_remote_code=True,
    )

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "ryota39/Phi-3-mini-4k-instruct-dpo",
    device_map="auto",
    torch_dtype='auto',
    trust_remote_code=True,
    )

text = "<|user|>\n与えられた質問に対して英語で思考し、日本語で答えてください。東京の観光地を教えてください。\n<|end|>\n<|assistant|>\n"
tokenized_input = tokenizer.encode(
    text,
    add_special_tokens=False,
    return_tensors="pt"
    ).to(model.device)

with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        tokenized_input,
        max_new_tokens=500,
        do_sample=True,
        top_p=0.95,
        temperature=0.8,
        repetition_penalty=1.0
    )[0]

print(tokenizer.decode(output))

出力例

<|user|> 与えられた質問に対して英語で思考し、日本語で答えてください。東京の観光地を教えてください。
<|end|><|assistant|> 東京には様々な観光地がありますが、代表的なものとして以下のようなものがあります。

1. 浅草寺(あさくさじ) - 歴史ある寺院で、浅草の様々な景観や、人々が集まる場所です。
2. 東京タワー - 日本の象徴的な電波塔であり、東京の景色を眺めるのに最適な場所です。
3. 皇居(こうこく) - 日本の皇族が住んでいる皇居で、日本の歴史を感じられる郊外もあります。
4. 渋谷スクランブル交差点 - 日本のトレンドを象徴するスクランブル交差点で、最新のストリートファッションやアートを見ることができます。
5. 渋谷の百 ár - 若者の雰囲気を感じられるショップ街で、最新のグッズを見つけることができます。

これらは東京を象徴する一部の観光地ですが、他にもたくさんの観光地がありますので、ご興味のある場所をご確認ください。<|end|>

謝辞

本成果は【LOCAL AI HACKATHON #001】240時間ハッカソンの成果です。 運営の方々に深く御礼申し上げます。

  • 【メタデータラボ株式会社】様
  • 【AI声づくり技術研究会】
    • サーバー主:やなぎ(Yanagi)様
  • 【ローカルLLMに向き合う会】
    • サーバー主:saldra(サルドラ)様

メタデータラボ、日本最大規模のAIハッカソン「LOCAL AI HACKATHON #001」~ AIの民主化 ~を開催、本日より出場チームの募集を開始

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
fc78cdd

0 моделей