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Phi-3-medium-128k-instruct-c4-32

创新型中等规模语言模型探索

Phi-3-medium-128k-instruct-c4-32是一个中等规模语言模型项目,致力于在控制模型大小的同时提高性能。通过创新的训练方法,该模型在上下文理解和指令遵循方面取得了进展。这为自然语言处理研究提供了新视角,也为AI领域的探索提供了实用工具。

Phi-3-medium-4k-instruct - 轻量级多任务语言模型
GithubHuggingfacePhi-3大语言模型开源项目指令微调推理能力模型自然语言处理
Phi-3-medium-4k-instruct是一个14B参数的轻量级开源语言模型,在常识、语言理解、数学和编码等多项基准测试中表现优异。该模型采用高质量合成数据和公开数据训练,经过指令微调和安全优化,支持4K上下文长度。它适用于内存/计算受限环境和低延迟场景,可广泛应用于商业和研究领域。
Phi-3-medium-128k-instruct - 14B参数轻量级开源大语言模型支持128K上下文
GithubHuggingfacePhi-3人工智能基准测试开源项目推理能力模型语言模型
Phi-3-medium-128k-instruct是微软开发的14B参数轻量级开源大语言模型,支持128K上下文长度。该模型在常识、语言理解、数学、编程、长文本处理和逻辑推理等方面表现优异,与同等规模及更大模型相比表现出色。经过指令微调和偏好优化,适用于多种商业和研究场景,尤其适合资源受限环境、低延迟场景和需要强大推理能力的应用。
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。
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-3.5-mini-instruct-bnb-4bit - 轻量级多语言模型支持高效微调和长文本理解
GithubHuggingfacePhi-3.5transformers多语言开源项目微调模型长上下文
Phi-3.5-mini-instruct是一款轻量级开源语言模型,支持128K上下文长度。经过监督微调和优化,该模型在多语言能力和长文本理解方面表现出色。适用于内存受限环境、低延迟场景和推理任务,可作为AI系统的基础组件。在商业和研究领域都有广泛应用前景。
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。
Phi-3-medium-128k-instruct-quantized.w4a16 - Phi-3量化优化文本生成模型,支持多场景应用
GithubHuggingfaceOpenLLMPhi-3llmcompressor开源项目模型神经魔法量化
Phi-3中型量化模型专注于优化英语文本生成,适用于商业与研究领域。通过INT4权重量化,减少存储与内存消耗,提高了部署效率。支持GPTQ算法下的量化,并可在vLLM与Transformers框架中高效运行,于OpenLLM基准测试中展现优异表现,适合用于多种对话场景。
Phi-3-medium-128k-instruct-quantized.w8a16 - 优化为INT8的14亿参数开源模型,提升计算效率
GithubHuggingfacePhi-3-medium-128k-instructvLLM开源项目文本生成模型模型优化量化
Phi-3模型的量化版本,通过将权重量化为INT8,将参数位数从16减少至8,约减少50%的磁盘和GPU使用,仍保有高性能。专为英语商业与研究用设计,不适用于违法行为。支持在vLLM和Transformers中高效部署,平均分数74.04逼近未量化版本。在OpenLLM基准中展现优异准确性与恢复能力。
Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 多语言轻量级模型,优化高效推理和准确性
GithubHuggingfacePhi 3.5 Mini开源项目数据优化模型模型训练自然语言处理量子化
Phi-3.5-mini是microsoft推出的多语言开放型模型,专注于高质量推理数据,支持128K上下文标记长度。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化,该模型确保严格的指令遵循和安全性。采用多种量化方法(从Q2到Q8及f16),满足多样硬件需求,适用于广泛的自然语言处理和代码任务,由SanctumAI进行量化。
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf - 轻量级通用AI模型支持推理分析与代码生成
GithubHuggingfacePhi-3人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型训练
Phi-3-mini-4k-instruct-gguf采用GGUF格式实现的轻量级语言模型,具备3.8B参数规模和4K上下文长度支持。该模型在常识理解、数学计算、代码生成等方面表现突出,适合在计算资源受限环境下运行。模型经过安全性优化,可用于英语场景的商业及研究应用。
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