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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。

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-3.1-mini-4k-instruct-GGUF - Phi-3.1-mini-4k-instruct量化技术在文本生成中的应用
GithubHuggingfaceNLPPhi-3.1-mini-4k-instruct开源项目数据集文件下载模型量化
该项目通过llama.cpp进行模型量化,提供多种量化文件选项,涵盖从高质量到适合低内存设备的多种场景。项目详细介绍了如何选择量化文件,并提供了在不同硬件环境下的最佳实践,对于有技术需求的用户,项目提供了功能特性对比分析,帮助理解量化与优化策略。
phi-2 - 27亿参数小型语言模型 展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-2人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理
Phi-2是一个拥有27亿参数的Transformer模型,在常识、语言理解和逻辑推理等基准测试中表现出色。这个开源小型模型主要面向研究社区,用于探索降低毒性、理解社会偏见和增强可控性等安全挑战。Phi-2适用于问答、聊天和代码生成,但存在生成不准确内容和对复杂指令响应不可靠等局限性。使用时需谨慎评估其输出结果。
phi-1_5 - 13亿参数的语言模型展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-1.5Transformer人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型
Phi-1.5是微软开发的13亿参数Transformer语言模型,在10亿参数以下模型中展现近乎最先进的性能。它未经指令微调,主要用于研究语言模型的安全性和改进。该模型支持多种任务,包括文本生成和代码编写,适用于问答、聊天和编程场景。然而,用户应注意其输出可能存在偏见或不准确,仅供研究参考。
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-3.5-mini-instruct-GGUF - 高性能微软小型语言模型的量化方案
ARM芯片GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct开源项目模型模型权重量化
该项目基于llama.cpp框架,对Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型进行GGUF格式量化,提供从Q2到Q8等多个精度版本。每个量化版本都针对不同硬件平台进行了优化,包括针对ARM芯片的特殊优化版本。项目提供完整的模型特性对比和选择指南,帮助开发者根据实际需求选择合适的量化版本。
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-mini-ITA - 小巧强大的意大利语文本生成模型优化与性能提升
GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-ITAtransformers参数高效学习开源项目意大利语模型文本生成模型
Phi-3.5-mini-ITA是Microsoft/Phi-3.5-mini-instruct的精调版本,专为提升意大利语文本生成性能而设计。拥有3.82亿参数和128k上下文长度,适用于Hugging Face Spaces等平台的流畅对话。通过Spectrum技术,仅高信噪比层参与训练,提高了参数学习效率。评估显示模型在意大利语处理任务中表现卓越。
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。
SmolLM-135M-Instruct - 轻量级指令语言模型的高效实现
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型模型训练语言模型
SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后,模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案,可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。
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