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

微调模型 Phi-3.5 长上下文开源项目 Huggingface transformers Github 多语言

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。

文档

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

GithubHuggingfacePhi 3.5 Mini开源项目数据优化模型模型训练自然语言处理量子化

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 - 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-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-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。

Phi-3-medium-128k-instruct - 14B参数轻量级开源大语言模型支持128K上下文

GithubHuggingfacePhi-3人工智能基准测试开源项目推理能力模型语言模型

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-3.5-MoE-instruct - 轻量级高性能多语言开源模型

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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-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-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-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。

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