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Phi-3-medium-4k-instruct-abliterated-v3

增强文本生成模型性能的正交化方法

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-medium-128k-instruct-GGUF - Phi-3-medium-128k-instruct模型的多硬件平台适配与量化选项
GithubHuggingfacePhi-3-medium-128k-instructllama.cpp开源项目模型模型下载自然语言处理量化
Phi-3-medium-128k-instruct项目以llama.cpp最新版本为基础,提供多种量化模型以适应不同内存与性能需求,支持包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS、CPU及Apple Metal在内的多种硬件平台。推荐使用Q6_K_L和Q5_K_M版本以实现高精度场景需求。用户可利用huggingface-cli选择性下载所需模型,以达到速度与质量的最佳平衡。
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-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-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。
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。
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-vision-128k-instruct - 突破性视觉语言模型 128K上下文、多模态理解能力
GithubHuggingfacePhi-3-Vision-128K-Instruct图像理解多模态模型开源项目微软模型自然语言处理
Phi-3-vision-128k-instruct是一个开放式多模态模型,支持128K token的上下文处理。该模型通过文本和视觉数据集训练,在图像理解、OCR和图表分析等任务中表现优异。经过监督微调和偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。作为Phi-3系列的成员,它适用于资源受限环境下的通用图像理解任务,为AI系统和应用提供支持。
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-mini-4k-instruct-int4-ov - Phi-3-mini-4k-instruct模型的OpenVINO INT4量化与兼容性概览
GithubHuggingfaceMIT许可证OpenVINOPhi-3-mini-4k-instruct开源项目模型模型推理量化
Phi-3-mini-4k-instruct模型通过NNCF的INT4权重压缩被转换为OpenVINO™ IR格式,增强OpenVINO推理效率。适用于OpenVINO 2024.4.0及以上版本,与Optimum Intel 1.23.1兼容,实现高效模型推理。
task-13-microsoft-Phi-3-mini-4k-instruct - PEFT库微调和部署微软Phi-3.5 mini指令模型
GithubHuggingfacePEFTmicrosoft/Phi-3.5-mini-instruct人工智能开源项目机器学习模型模型卡片
本项目介绍使用PEFT库对微软Phi-3.5 mini指令模型进行微调和部署的方法。内容涵盖模型详情、应用场景、潜在风险和局限性等关键信息,以及训练细节、评估方法和环境影响等技术规格。这是一个面向开发者的实用指南,有助于快速理解和应用该模型。
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