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

Github 开源项目中等模型 microsoft/Phi-3-medium-128k-instruct 开源 Huggingface Axolotl 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。

Huggingface

介绍相关项目

phi-1_5 - 13亿参数的语言模型展现卓越性能

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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-2 - 27亿参数小型语言模型展现卓越性能

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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-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-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-128k-instruct - 14B参数轻量级开源大语言模型支持128K上下文

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Phi-3-medium-128k-instruct是微软开发的14B参数轻量级开源大语言模型,支持128K上下文长度。该模型在常识、语言理解、数学、编程、长文本处理和逻辑推理等方面表现优异,与同等规模及更大模型相比表现出色。经过指令微调和偏好优化,适用于多种商业和研究场景,尤其适合资源受限环境、低延迟场景和需要强大推理能力的应用。

Phi-3-mini-4k-instruct - 微软3.8B参数高性能自然语言模型

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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-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

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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-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 - 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。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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