Благодарность u/Anduin1357 на Reddit за имя, написавшее этот комментарий. Мою «поваренную книгу» Jupyter для воспроизведения методологии можно найти здесь, скоро появится улучшенная библиотека. Что ж, после моих удаленных моделей я решил, что должен охватить все возможные основы такой работы и представить модель, которая действует как полная противоположность им. Это результат этого, и я чувствую, что по производительности он соответствует серии моделей искусственного интеллекта определенной поисковой системы. Это инструкция microsoft/Phi-3-mini-128k с ортогональными весами безопасного тензора bfloat16, созданная с использованием усовершенствованной методологии, основанной на той, которая была описана в предварительном документе/сообщении блога: «Отказ в LLM опосредован одним направлением», который я рекомендую вам прочитать, чтобы понять больше. Эта модель была ортогонализирована, чтобы больше походить на некоторые модели, рифмующиеся с Шмемини.
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода Диалог / чат Мультиязычность
Задача: Генерация текста
Автор: failspy
Теги: phi3, nlp, code, conversational, custom_code, multilingual, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 12 | Загрузок: 19
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
