Мою «поваренную книгу» Jupyter для воспроизведения этой методологии можно найти здесь, скоро появится улучшенная библиотека. Мне потребовалось некоторое время, чтобы создать ее. Давненько я не выпускал модель Phi-3. Раньше я случайно пропустил элемент, необходимый в процессе выпуска модели — тестирование галлюцинаций. Эта модель была протестирована, и, хотя, по моему опыту, у нее больше шансов вызвать галлюцинации, чем у оригинальной модели, в целом она так же стабильна, как и оригинал. Теперь, когда вышли новые модели Фи-3, я работаю над быстрым завершением процесса удаления, а затем выпущу другие модели как можно скорее. 🏇 Это microsoft/Phi-3-vision-128k-instruct с ортогональными весами безопасных тензоров bfloat16, созданными с использованием усовершенствованной методологии, основанной на том, что было описано в предварительном документе/сообщении блога: «Отказ в LLM опосредован одним направлением», который я рекомендую вам прочитать, чтобы понять больше. Это очень экспериментальная модель. Я никогда раньше не создавал модели видения, поэтому не знаю, что может пойти не так. Хотите установить ожидания там, где они есть. Однако это та же методология, что и для всех остальных аблитерированных версий 3, но применённая к модели видения. Видение…
Модальности:
Генерация текста Компьютерное зрение
Области применения:
Генерация кода Диалог / чат Мультиязычность Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: failspy
Теги: phi3_v, nlp, code, vision, conversational, custom_code, multilingual
Лайков: 17 | Загрузок: 902
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
