SeaPhi3-medium

意大利语优化AI模型概览

SeaPhi3-medium是一个优化的意大利语模型，由Toti Riccardo开发，并在Apache-2.0许可协议下发布。该模型源自Phi-3-medium-4k并经过意大利语数据集Seacom/rag-data微调，提升了表现。在意大利语模型排行榜中，该模型在hellaswag_it、arc_it及m_mmlu_it的5-shot测试中的表现备受关注。

性能指标Github模型意大利语模型Toti Riccardo开源项目模型评估HuggingfaceFinetuned

Hugging Face

SeaPhi3-medium项目介绍

SeaPhi3-medium项目是一个基于意大利语的语言模型开发计划，其主要目标是提升意大利语自然语言处理任务的表现。这个项目是通过微调Phi-3-medium-4k-instruct模型并运用意大利语翻译数据集Seacom/rag-data来实现的。

开发者和许可协议

该项目由Toti Riccardo开发，并根据Apache-2.0许可协议发布。这意味着用户可以免费使用、修改和分发这个模型，但需要遵循一定的开源规则。

模型背景和数据集

SeaPhi3-medium模型是从unsloth发布的Phi-3-medium-4k-instruct模型基础上微调而来的。它采用了一个专门为意大利语翻译准备的数据集Seacom/rag-data进行训练。这个数据集的目的是帮助提升模型在处理意大利文本时的准确性和流畅度。

性能评估

SeaPhi3-medium模型的性能通过一系列标准化的准确性指标进行评估，包括hellaswag_it、arc_it、以及m_mmlu_it等，并生成了一个平均值作为综合表现的代表。模型的具体评估结果如下：

hellaswag_it 正规化准确率：69.35
arc_it 正规化准确率：49.1
m_mmlu_it 5-shot 准确率：69.53
m_mmlu_pro_it 表现值：0.3913
平均值：62.66

这一系列评估指标帮助用户更好地理解模型在不同意大利语任务中的表现。此外，有兴趣的用户可以访问意大利语言模型排行榜以获取更详细的模型表现对比信息。

总结

SeaPhi3-medium项目以推进意大利语自然语言处理任务为目标，通过在现有模型基础上的微调和丰富的数据集支持，展示出良好的性能。这为研究人员和开发者在意大利语相关应用的模型选择和应用提供了重要依据，也显示出模型在多语言环境下的广泛适用潜力。

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