/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8,1 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-3.5-mini-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
29 сен 2024

Phi-3.5-mini-instruct-24-9-29

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная на lmsys_chat компактная модель Phi-3.5 для генерации текста и диалогов.

38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 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

Phi-3.5-mini-instruct-24-9-29 — дообученная на наборе данных lmsys_chat версия компактной плотной языковой модели Phi-3.5-mini-instruct от Microsoft. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Phi-3 и рассчитана на генерацию текста и диалоги; для неё указано контекстное окно 4096 токенов.

Модель можно использовать для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев на основе инструкций. В README приведён результат оценки на тестовой выборке: loss 1,3194. Метаданные указывают лицензию «other»; дополнительных условий использования карточка не описывает.

Сценарии применения

  • создание диалогового ассистента
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • разработка чат-бота на базе Phi-3.5

Ограничения

README не приводит сведений о качестве модели, кроме значения loss 1,3194 на тестовой выборке; языки и подробные ограничения не описаны.

Для каких профессий подходит7

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

my DC sever

https://discord.gg/yaTfFF6Ut2

我正在計畫微調64K指令模型,請幫助我進行計畫

Support me here if you're interested:

Ko-fi: https://ko-fi.com/ogodwin10

Phi-3.5-mini-instruct-24-9-29

This model is a fine-tuned version of microsoft/Phi-3.5-mini-instruct on the lmsys_chat dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3194

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: reduce_lr_on_plateau
  • training_steps: 1000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.4280.01601001.3194
1.26530.03202001.3194
1.30840.04803001.3194
1.32340.06414001.3194
1.40910.08015001.3194
1.28780.09616001.3194
1.29330.11217001.3194
1.32460.12818001.3194
1.29110.14419001.3194
1.42270.160210001.3194

Framework versions

  • Transformers 4.45.0
  • Pytorch 2.4.0+cu124
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.20.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
ff2d95a

0 моделей