/ Модель

Характеристики

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

Phi-3-mini-4k-instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

Phi-3-mini-4k-instruct-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Phi-3-mini-4k-instruct, разработанной Microsoft и квантизированной Second State Inc.

3 248скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая задачи обработки естественного языка и программирования. В README указана поддержка английского языка и текстовая модальность.

Модель имеет контекст до 4000 токенов и использует шаблон диалога phi-3-chat. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0, а также f16, размером примерно от 1,42 до 7,64 ГБ. Вариант Q4_K_M обозначен как сбалансированный и рекомендуемый, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с низкой потерей качества. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно терять в качестве; README также отмечает, что Q4_0 и Q5_0 являются устаревшими вариантами.

Модель поддерживает запуск через LlamaEdge версии 0.12.2 и выше, включая работу в виде сервиса или командного приложения. Ограничения включают сравнительно небольшой контекст, поддержку только текста и заявленного английского языка, а также возможное снижение качества при низкой разрядности квантизации. Лицензия — MIT.

Для каких профессий подходит13

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-4k-instruct-GGUF

Original Model

microsoft/Phi-3-mini-4k-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: 4000

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Phi-3-mini-4k-instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --prompt-template phi-3-chat \
      --ctx-size 4000 \
      --model-name phi-3-mini
    
  • Run as LlamaEdge command app

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Phi-3-mini-4k-instruct-Q5_K_M.gguf \
      llama-chat.wasm \
      --prompt-template phi-3-chat \
      --ctx-size 4000
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Phi-3-mini-4k-instruct-Q2_K.ggufQ2_K21.42 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Phi-3-mini-4k-instruct-Q3_K_L.ggufQ3_K_L32.09 GBsmall, substantial quality loss
Phi-3-mini-4k-instruct-Q3_K_M.ggufQ3_K_M31.96 GBvery small, high quality loss
Phi-3-mini-4k-instruct-Q3_K_S.ggufQ3_K_S31.68 GBvery small, high quality loss
Phi-3-mini-4k-instruct-Q4_0.ggufQ4_042.18 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Phi-3-mini-4k-instruct-Q4_K_M.ggufQ4_K_M42.39 GBmedium, balanced quality - recommended
Phi-3-mini-4k-instruct-Q4_K_S.ggufQ4_K_S42.19 GBsmall, greater quality loss
Phi-3-mini-4k-instruct-Q5_0.ggufQ5_052.64 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Phi-3-mini-4k-instruct-Q5_K_M.ggufQ5_K_M52.82 GBlarge, very low quality loss - recommended
Phi-3-mini-4k-instruct-Q5_K_S.ggufQ5_K_S52.64 GBlarge, low quality loss - recommended
Phi-3-mini-4k-instruct-Q6_K.ggufQ6_K63.14 GBvery large, extremely low quality loss
Phi-3-mini-4k-instruct-Q8_0.ggufQ8_084.06 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Phi-3-mini-4k-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
33b62d8

0 моделей