Tiny Phi3ForCausalLM
This is a minimal model built for unit tests in the TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 258 008
- Размер весов
- 1 МБ
- Архитектура
- phi3 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 25 ноя 2024
Ссылки
tiny-Phi3ForCausalLM
Tiny Phi3ForCausalLM — минимальная модель на базе архитектуры Phi-3 для причинно-следственной генерации текста (CausalLM).
106 тыс.скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 апр 2026
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Она создана для модульных тестов библиотеки TRL, а не для полноценного прикладного использования или высококачественной генерации.
Модель разработана в контексте проекта TRL; в предоставленных данных не указана конкретная организация или автор. Известно, что она использует библиотеку Transformers и относится к семейству Phi-3. Размер модели, число параметров, поддерживаемые языки, модальности и длина контекста в README не указаны. Лицензия также не указана, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Phi3ForCausalLM
- Ревизия весов
- d78e807