Sari la conținut

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Microsoft · pașaport de model

Phi 3 Small 8k Instruct

phi-3-small-8k-instruct
  • Ponderi deschise
  • Licență MIT
  • 7.4B parametri
  • Lansat 2024-05-21(curatoriat)
5/27axe acoperite
General · LMArena
1,171#345 din 396
Cea mai bună percentilă
15.4Prompturi dificile
Poziția în cohortă
27.0mediană 34.8

Ce spun datele

Evaluat pe 5 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

  • 11 pct — LiveBench (28.0%)
  • 12.5 pct — Programare (1,205)
  • 13.1 pct — General (1,171)

Neuniform: 4,4 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 15.4 pct pe Prompturi dificile față de 11 pct pe LiveBench.

  • Prompturi dificile15.4 pct1,189Verifică →
  • Urmarea instrucțiunilor14.1 pct1,154Verifică →
  • General13.1 pct1,171Verifică →
  • Programare12.5 pct1,205Verifică →
  • LiveBench11 pct28.0%Verifică →
  • WebDev ArenaNeevaluat
  • Vision ArenaNeevaluat
  • Factuality ArenaNeevaluat
  • Search ArenaNeevaluat
  • Document ArenaNeevaluat
  • Agent ArenaNeevaluat
  • GPQA DiamondNeevaluat
  • AIME (matematică)Neevaluat
  • FrontierMathNeevaluat
  • SimpleQA VerifiedNeevaluat
  • ARC-AGI-2Neevaluat
  • Humanity's Last ExamNeevaluat
  • SimpleBenchNeevaluat
  • BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
  • SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
  • Terminal-Bench 4.0Neevaluat
  • MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
  • LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
  • Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
  • SWE-bench VerifiedNeevaluat
  • Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Parametri7.4B
ArhitecturăPhi3SmallForCausalLM
LicențăMIT

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "microsoft/Phi-3-small-8k-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

  • phi-3-small-8k-instruct stands at 27 (raw mean 13.2) — measured on 5 of 27 axes.

    pozițieșablonVerifică →
  • phi-3-small-8k-instruct stands at 27 versus a cohort median of 34.8 across 120 models released within 180 days — below the peer median.

    cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →