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Phi-CAT

在连续对抗训练中优化Phi-3-mini-4k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。

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-3-mini-4k-instruct-llamafile - 提供跨平台AI权重,实现高效文本生成
AI模型GithubHuggingfacePhi-3-mini-4k-instruct开源项目推理能力模型责任感考量量化格式
Phi-3-Mini-4K-Instruct项目采用llamafile格式,提供可在Linux、MacOS、Windows等多平台运行的AI权重,适用于文本生成任务。其优化推理能力在语言理解、数学和代码等领域表现优异,尤其在内存和计算资源受限环境中有效。使用者需结合具体场景考虑模型适用性及潜在限制。
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。
Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调
项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本,便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理,内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码,便可获得加速至最高3.9倍的微调模型,支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程,适用于文本生成和对话模板。
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-3.5-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-3.5-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.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-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。
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