phi-1_5

13亿参数的语言模型展现卓越性能

语言模型模型人工智能 Github Transformer Phi-1.5 Huggingface 开源项目自然语言处理

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-3.5-MoE-instruct - 轻量级高性能多语言开源模型

GithubHuggingfacePhi-3.5-MoE多语言开源项目推理能力模型语言模型长文本处理

Phi-3.5-MoE-instruct是一款高性能开源多语言模型。采用混合专家架构,仅用6.6B活跃参数即可实现优异性能。支持128K上下文长度,在推理、数学和代码生成等方面表现出色。模型专注高质量推理数据,经过严格微调和安全增强,适用于商业和研究领域。

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。

pythia-1b - 开放8亿参数的自然语言模型研究工具

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Pythia-1B是一个基于Transformer架构的开源语言模型,拥有8亿多非嵌入参数和154个训练检查点。模型在The Pile数据集上训练,主要用于语言模型的可解释性研究。通过Hugging Face库可实现快速部署,性能与同规模的OPT和GPT-Neo相当。该模型使用Apache 2.0许可证,适用于学术研究和实验。

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

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。

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

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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-4k-instruct-llamafile - 提供跨平台AI权重，实现高效文本生成

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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。

tiny-random-Phi3ForCausalLM - 轻量级Phi3因果语言模型实现

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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。

pythia-160m - EleutherAI开发的160M参数语言模型专为NLP研究设计

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Pythia-160M是一个160M参数的英语语言模型,由EleutherAI开发,主要用于自然语言处理研究。该模型在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于分析模型行为。虽然主要用于研究目的,但其性能可与同规模的商业模型相媲美。Pythia-160M采用Transformer架构,可通过Hugging Face Transformers库轻松加载使用,适合进一步微调,但不建议直接部署。

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。

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