/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
13,8 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-3-medium-128k-instruct
Опубликована
22 мая 2024

Phi-3-medium-128k-instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Phi-3-medium-128k-instruct-GGUF — квантизированная версия инструкционной языковой модели Phi-3-medium-128k-instruct, разработанной Microsoft и подготовленной в формате GGUF компанией Second State Inc.

1 313скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены26 мая 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на инструкции, работу с длинными документами и программным кодом. В README указана поддержка multilingual, однако конкретный перечень языков не приведён. Архитектура и точное число параметров не указаны; модель относится к типу phi-msft и поддерживает контекст до 128 000 токенов.

Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, размером примерно от 5,14 до 27,9 ГБ. Варианты с более сильной квантизацией требуют меньше памяти, но могут заметно терять в качестве; Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S обозначены как рекомендуемые для баланса между размером и качеством. Модель рассчитана на запуск через совместимые инструменты, включая LlamaEdge, с использованием шаблона phi-3-chat. Лицензия — MIT; дополнительные ограничения или сведения о мультимодальности в README не указаны.

Для каких профессий подходит15

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

Phi-3-medium-128k-instruct-GGUF

Original Model

microsoft/Phi-3-medium-128k-instruct

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.11.2 and above

  • Prompt template

    • Prompt type: phi-3-chat

    • Prompt string

      <|system|>
      {system_message}<|end|>
      <|user|>
      {user_message_1}<|end|>
      <|assistant|>
      {assistant_message_1}<|end|>
      <|user|>
      {user_message_2}<|end|>
      <|assistant|>
      
  • Context size: 128000

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Phi-3-medium-128k-instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --prompt-template phi-3-chat \
      --ctx-size 128000 \
      --model-name phi-3-medium-128k
    
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Phi-3-medium-128k-instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template phi-3-chat \
      --ctx-size 128000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Phi-3-medium-128k-instruct-Q2_K.ggufQ2_K25.14 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Phi-3-medium-128k-instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L37.49 GBsmall, substantial quality loss
Phi-3-medium-128k-instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M36.92 GBvery small, high quality loss
Phi-3-medium-128k-instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S36.06 GBvery small, high quality loss
Phi-3-medium-128k-instruct-Q4_0.ggufQ4_047.9 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Phi-3-medium-128k-instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M48.57 GBmedium, balanced quality - recommended
Phi-3-medium-128k-instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S47.95 GBsmall, greater quality loss
Phi-3-medium-128k-instruct-Q5_0.ggufQ5_059.62 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Phi-3-medium-128k-instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M510.1 GBlarge, very low quality loss - recommended
Phi-3-medium-128k-instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S59.62 GBlarge, low quality loss - recommended
Phi-3-medium-128k-instruct-Q6_K.ggufQ6_K611.5 GBvery large, extremely low quality loss
Phi-3-medium-128k-instruct-Q8_0.ggufQ8_0814.8 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Phi-3-medium-128k-instruct-f16.gguff161627.9 GB

Quantized with llama.cpp b2961.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; запуск откроется после проверки совместимости.

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
2c40964

0 моделей