Phi-CAT

在连续对抗训练中优化Phi-3-mini-4k模型

Huggingface 机器学习对抗性训练开源项目模型 Continuous Adversarial Training Phi-3-mini-4k-instruct Github 大语言模型

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。

Zephyr-CAT - 使用Continuous Adversarial Training优化语言模型的对抗训练

GithubHuggingfacepeftzephyr-7b-beta大语言模型开源项目模型连续对抗训练高效对抗训练

该项目通过Continuous Adversarial Training (CAT) 算法，微调了zephyr-7b-beta模型的LoRa权重，旨在提升语言模型的鲁棒性。更多技术细节可参阅论文 "Efficient Adversarial Training in LLMs with Continuous Attacks"，该论文深入介绍了CAT算法在对抗训练中的应用与效率提升。

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 多语言轻量级模型，优化高效推理和准确性

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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-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。

Phi-3-mini-128k-instruct-onnx-tf - 多平台高性能运行的指令微调大语言模型优化版本

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该项目提供Phi-3-mini-128k-instruct模型的ONNX优化版本,支持多种设备和平台高性能推理。模型适配CPU、GPU和移动设备,提供不同精度版本。经指令微调和安全优化,推理能力出色。项目配备ONNX Runtime Generate API,便于开发集成。与PyTorch相比,ONNX版本性能全面提升,FP16 CUDA版本最高提速5倍,INT4 CUDA版本最高提速9倍。

Phi-3-medium-128k-instruct-c4-32 - 创新型中等规模语言模型探索

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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-3.5-mini-instruct-bnb-4bit - 轻量级多语言模型支持高效微调和长文本理解

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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-mini-4k-instruct-gguf - 轻量级通用AI模型支持推理分析与代码生成

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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。

Phi-3-medium-4k-instruct - 轻量级多任务语言模型

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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-3.5-mini-instruct - Unsloth加速技术让开源语言模型训练更高效

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Phi-3.5-mini-instruct是微软AI团队开发的开源语言模型,具备多语言理解、长文本处理和代码生成能力,支持128K上下文长度。结合Unsloth优化技术,模型训练速度提升2倍,内存占用降低50%。适合在资源受限环境下部署的AI应用开发,并提供Google Colab环境供快速测试验证。

phi3-Chinese - 小体积高性能的phi3模型集合

GithubHugging FaceModelScopephi3phi3-mini开源项目训练变体

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。

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