/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-3-mini-128k-instruct
Опубликована
22 мая 2024

Phi-3-mini-128k-instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Phi-3-mini-128k-instruct-GGUF — это квантизированная GGUF-версия инструкционной языковой модели Phi-3-mini-128k-instruct, разработанной Microsoft.

1 056скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены29 июл 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

Квантизацию выполнила Second State Inc. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая обработку естественного языка и кода; в метаданных указан английский язык. Это текстовая, а не мультимодальная модель.

Ключевая характеристика модели — контекстное окно до 128 000 токенов. Репозиторий содержит варианты с квантизацией от 2 до 8 бит, а также версию f16 размером 7,64 ГБ. Рекомендуемыми считаются Q4_K_M как сбалансированный вариант, а также Q5_K_M и Q5_K_S с меньшими потерями качества. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно терять в качестве; для Q2_K, Q3 и некоторых Q4-вариантов это прямо отмечено в описании.

Модель может использоваться локально через совместимые инструменты GGUF и LlamaEdge; для запуска требуется LlamaEdge версии 0.12.2 или выше и шаблон запросов phi-3-chat. В README не приведены результаты тестирования, точное число параметров, требования к аппаратному обеспечению или сведения о качестве на конкретных задачах. Модель распространяется по лицензии MIT.

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

[!CAUTION] The gguf models have been updated! The conversion is done with llama.cpp b3463.

Phi-3-mini-128k-instruct-GGUF

Original Model

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

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.12.2 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-mini-128k-instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --prompt-template phi-3-chat \
      --ctx-size 128000 \
      --model-name phi-3-mini-128k
    
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Phi-3-mini-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-mini-128k-instruct-Q2_K.ggufQ2_K21.42 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Phi-3-mini-128k-instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L32.09 GBsmall, substantial quality loss
Phi-3-mini-128k-instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M31.96 GBvery small, high quality loss
Phi-3-mini-128k-instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S31.68 GBvery small, high quality loss
Phi-3-mini-128k-instruct-Q4_0.ggufQ4_042.18 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Phi-3-mini-128k-instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M42.39 GBmedium, balanced quality - recommended
Phi-3-mini-128k-instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S42.19 GBsmall, greater quality loss
Phi-3-mini-128k-instruct-Q5_0.ggufQ5_052.64 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Phi-3-mini-128k-instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M52.82 GBlarge, very low quality loss - recommended
Phi-3-mini-128k-instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S52.64 GBlarge, low quality loss - recommended
Phi-3-mini-128k-instruct-Q6_K.ggufQ6_K63.14 GBvery large, extremely low quality loss
Phi-3-mini-128k-instruct-Q8_0.ggufQ8_084.06 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Phi-3-mini-128k-instruct-f16.gguff16167.64 GB

Quantized with llama.cpp b3463.

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
a2cd130

0 моделей