Uploaded model
- Developed by: walid-iguider
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Дообученная на арабских данных диалоговая модель на 3,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
AraPhi-3-mini-4k-instruct — диалоговая языковая модель, разработанная walid-iguider путём дообучения unsloth/Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit на наборе M-A-D/Mixed-Arabic-Dataset-Main. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 3,7 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает контекст до 4096 токенов.
Модель предназначена для генерации ответов и диалогов на арабском языке. В карточке указано, что при обучении применялись Unsloth и библиотека TRL. Веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Контекст ограничен 4096 токенами. Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…