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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。

Lexora-Lite-3B - 意大利语指令生成与自动化对话模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型神经网络自然语言处理语言模型预训练
Lexora-Lite-3B通过深度学习与自然语言处理技术提供意大利语的文本生成与对话自动化,依托transformers库及Sonnet-3.5-ITA-INSTRUCTION与Sonnet-3.5-ITA-DPO数据集,以高效处理语料指令与自动生成对话为核心,适用于多场景文本交互需求,简化任务管理。
Phi-3-mini-4k-instruct - 微软3.8B参数高性能自然语言模型
GithubHuggingfacePhi-3-Mini-4K-Instruct人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Phi-3-mini-4k-instruct是微软开发的轻量级开源AI模型,仅有3.8B参数。该模型在常识理解、语言处理、数学和编码等多项基准测试中表现优异,在13B以下参数模型中性能领先。它支持4K上下文长度,通过指令微调和偏好优化提升了指令遵循能力和安全性。这款模型适用于资源受限环境,可作为通用AI系统的重要组件。
tiny-random-Phi3ForCausalLM - 轻量级Phi3因果语言模型实现
GithubHuggingfacePhi3ForCausalLMtransformers开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
这是一个基于微软Phi-3-mini-4k-instruct模型构建的轻量级Phi3因果语言模型。模型采用Transformers库实现,配置为32个隐藏单元、64个中间单元、4个注意力头和2个隐藏层。该项目旨在提供Phi3模型的精简版本,在保留核心功能的同时显著减小模型规模。这使其特别适用于资源受限环境或快速原型开发,同时仍可应用于多种自然语言处理任务。
Phi-3.5-mini-instruct - 轻量级多语言长文本AI模型
GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct多语言支持大语言模型开源项目微软模型长文本理解
Phi-3.5-mini-instruct是一款开源AI模型,拥有3.8B参数和128K令牌上下文长度。该模型在多语言处理、长文本理解和推理能力方面表现优异,适用于通用AI系统,尤其适合资源受限环境和低延迟场景。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。
Phi2-mini-Chinese - 从零开始训练0.2B参数的中文语言模型,支持Flash Attention加速
GithubPhi2-Chinese-0.2BSFT微调中文小模型开源项目数据清洗语言模型
项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤,代码和模型已开源,可引用。支持Flash Attention加速,适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。
Phi-3.5-vision-instruct - 微软推出的轻量级多模态AI模型支持128K上下文
GithubHuggingfacePhi-3.5-vision图像理解多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Phi-3.5-vision-instruct是一款多模态AI模型,支持128K tokens上下文长度。该模型经过高质量数据训练和优化,具备通用图像理解、OCR、图表分析、多图比较和视频摘要等能力。它适用于内存受限和低延迟场景,为多模态AI研究和应用提供了有力支持。
Phi-3-mini-128k-instruct - 38亿参数模型展现卓越推理能力和长上下文理解
GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目微软模型自然语言处理
Phi-3-mini-128k-instruct是一个参数量为38亿的开放模型,在各类推理任务中表现优异。它采用Phi-3数据集训练,具备128K的上下文长度处理能力,通过精心设计的后训练过程提升了指令遵循能力和输出安全性。该模型在13亿参数以下规模中展现出卓越性能,尤其适合需要强大推理能力的应用场景,如常识推理、语言理解、数学计算和代码编写等。
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。
ComfyUI-Phi-3-mini - Phi-3-mini模型集成ComfyUI:高效AI对话新选择
AI对话ComfyUIGithubPhi-3-mini多轮对话开源项目模型集成
ComfyUI-Phi-3-mini项目集成了微软的Phi-3-mini-4k-instruct模型。这款小巧快速的模型性能媲美GPT-3.5和Mixtral 8x7B,支持系统提示词设置和多轮对话。它能自动将中文输入转换为英文提示词,适用于生成补全提示词或日常对话。该开源项目提供简易安装步骤和使用指南,方便用户体验高效AI对话。
florence2-finetuning - 视觉语言模型的高效微调实现
Florence-2Github分布式训练开源项目微调微软视觉语言模型
本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型,特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明,并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练,适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。
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