/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,5 млрд
Размер весов
5,6 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi · dense
Опубликована
17 дек 2023

phi-2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Копия языковой модели Microsoft Phi-2 для генерации текста через Transformers.

1 003скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены21 янв 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

susnato/phi-2 — копия модели Phi-2, разработанной Microsoft, размещённая для загрузки и использования через библиотеку Hugging Face Transformers. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры PhiForCausalLM с 3,5 млрд параметров и контекстом до 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и может применяться для продолжения текста и других сценариев генерации. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в README заявлена лицензия MIT в метаданных. Автор репозитория отмечает, что не владеет весами: они взяты из официального репозитория Microsoft.

Сценарии применения

  • продолжение текста по началу
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков и коротких текстов

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. README описывает репозиторий как копию весов Microsoft и не содержит сведений о независимой оценке качества этой публикации.

Для каких профессий подходит6

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

DISCLAIMER: I don't own the weights to this model, this is a property of Microsoft and taken from their official repository : microsoft/phi-2. The sole purpose of this repository is to use this model through the transformers API or to load and use the model using the HuggingFace transformers library.

Usage

First make sure you have the latest version of the transformers installed.

pip uninstall -y transformers && pip install git+https://github.com/huggingface/transformers

Then use the transformers library to load the model from the library itself

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("susnato/phi-2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("susnato/phi-2")

inputs = tokenizer('''def print_prime(n):
   """
   Print all primes between 1 and n
   """''', return_tensors="pt", return_attention_mask=False)

outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
text = tokenizer.batch_decode(outputs)[0]
print(text)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
PhiForCausalLM
Ревизия весов
002c0f5

0 моделей