phi3-Chinese

小体积高性能的phi3模型集合

phi3 phi3-mini ModelScope Hugging Face 训练变体 Github 开源项目

phi3-Chinese收录多种phi3训练变体，小体积高性能，适用于手机部署。提供Phi-3-mini-128k-instruct-Chinese中文版和其他英文原版模型的下载链接，并包含训练、推理和部署的详细教程。尽管目前版本存在词表过小和实际效果与预期不符的问题，但仍适用于轻量级垂直任务。

Github

Huggingface

介绍相关项目

xgen-mm-phi3-mini-instruct-r-v1 - Salesforce开发的大规模多模态模型支持高分辨率图像处理

AI研究GithubHuggingfaceXGen-MM图像处理多模态模型开源项目模型视觉语言模型

xgen-mm-phi3-mini-instruct-r-v1是Salesforce AI Research开发的大规模多模态模型。该模型在5B参数规模下实现了开源和闭源视觉语言模型中的领先性能，支持高分辨率图像处理，并具备出色的上下文学习能力。模型通过大规模训练提升了多模态AI技术水平，为图像理解和文本生成任务提供了强大支持。

Phi-3-Vision-MLX - 为Apple Silicon优化的多模态AI框架

AI框架Apple SiliconGithubPhi-3-MLX开源项目视觉模型语言模型

Phi-3-MLX是一个为Apple Silicon优化的AI框架，整合了Phi-3-Vision多模态模型和Phi-3-Mini-128K语言模型。该框架提供简洁接口，支持文本生成、视觉问答和代码执行等AI任务。项目特性包括批量处理、模型量化和LoRA微调，并可通过API扩展功能。Phi-3-MLX为开发者提供了高效灵活的AI工具，专为Apple Silicon设备设计。

Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF - 优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境

GGUFGithubHuggingfaceLLMPhi-3.5llama.cpp开源项目模型量化

该项目基于llama.cpp框架，将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式，提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间，适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡，可根据硬件配置选择适合的版本使用。

Tess-v2.5-Phi-3-medium-128k-14B - 提高大型语言模型指令处理的效率与准确性

AxolotlGithubHuggingfacemicrosoft/Phi-3-medium-128k-instruct中等模型开源开源项目模型

Tess-v2.5-Phi-3-medium-128k-14B基于微软的Phi-3模型，利用Axolotl平台提升其指令理解和生成能力。通过优化模型结构，提高用户交互的精准性，从而提升文本生成质量。

Phi-3-mini-4k-instruct-int4-ov - Phi-3-mini-4k-instruct模型的OpenVINO INT4量化与兼容性概览

GithubHuggingfaceMIT许可证OpenVINOPhi-3-mini-4k-instruct开源项目模型模型推理量化

Phi-3-mini-4k-instruct模型通过NNCF的INT4权重压缩被转换为OpenVINO™ IR格式，增强OpenVINO推理效率。适用于OpenVINO 2024.4.0及以上版本，与Optimum Intel 1.23.1兼容，实现高效模型推理。

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - Microsoft Phi-3.5-mini模型的GGUF格式多位宽量化版本

GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5开源项目文本生成本地部署模型量化模型

此项目提供Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式，取代了GGML。支持2-bit至8-bit多种量化位宽，兼容多个GGUF支持工具，如llama.cpp和LM Studio。这些工具具备GPU加速和Web界面，便于本地部署和使用大型语言模型。

Phi-3-vision-128k-instruct - 突破性视觉语言模型 128K上下文、多模态理解能力

GithubHuggingfacePhi-3-Vision-128K-Instruct图像理解多模态模型开源项目微软模型自然语言处理

Phi-3-vision-128k-instruct是一个开放式多模态模型,支持128K token的上下文处理。该模型通过文本和视觉数据集训练,在图像理解、OCR和图表分析等任务中表现优异。经过监督微调和偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。作为Phi-3系列的成员,它适用于资源受限环境下的通用图像理解任务,为AI系统和应用提供支持。

Phi-3-medium-4k-instruct-abliterated-v3 - 增强文本生成模型性能的正交化方法

GithubHuggingfacePhi-3-medium-4k-instruct多语言开源项目模型模型改进正交化特征消融

采用正交化技术的Phi-3模型旨在减少拒绝响应，同时保持知识完整性。该方法通过权重调整消除拒绝特征，比传统微调更为精确高效。新版本Phi-3参考最新研究方法，减少错觉并提高模型稳定性。这一技术改进不仅是重要升级，也是未来深度学习模型优化的方向。

tiny-random-PhiForCausalLM - 轻量级开源因果语言模型项目

Apache 2.0GithubHuggingface开源协议开源项目模型版权自由软件软件许可

tiny-random-PhiForCausalLM是一个轻量级因果语言模型项目，旨在为资源受限环境提供高效的语言处理解决方案。该项目使用Apache-2.0开源许可，开发者可自由使用和修改。项目通过优化模型结构和训练方法，在保持性能的同时减小模型体积，为自然语言处理任务提供了实用选择。

Phi-CAT - 在连续对抗训练中优化Phi-3-mini-4k模型

Continuous Adversarial TrainingGithubHuggingfacePhi-3-mini-4k-instruct大语言模型对抗性训练开源项目机器学习模型

该项目通过Continuous Adversarial Training（CAT）算法，对Phi-3-mini-4k-instruct模型进行优化，增强其对抗性攻击的抵御能力，提升鲁棒性。项目详细信息可在Github查阅，有关研究发表在arXiv。

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