Phi-3.5-mini-instruct

Phi-3.5-mini-instruct

Unsloth加速技术让开源语言模型训练更高效

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。

微调长上下文开源项目模型GithubHuggingfacePhi-3.5多语言Unsloth

Phi-3.5-mini-instruct项目简介

Phi-3.5-mini-instruct是由Microsoft AI团队开发的一款轻量级、开源的人工智能语言模型。该模型基于Phi-3的数据集构建,主要包含合成数据和经过筛选的公开网站数据,特别注重高质量的推理数据。

核心特点

  • 支持128K的上下文长度
  • 具备多语言处理能力
  • 仅需3.8B的参数量就能实现出色性能
  • 经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化的严格训练
  • 具备强大的推理能力,尤其在代码、数学和逻辑方面表现突出

主要应用场景

该模型设计用于以下场景:

  • 对内存和计算资源要求较低的环境
  • 对延迟要求较高的场景
  • 需要强大推理能力的应用
  • 商业和研究用途的通用AI系统

技术优势

多语言能力

  • 在多语言基准测试中表现优异
  • 支持包括中文、英文、法语、德语等多种语言
  • 在多语言MMLU等测试中的平均得分达到55.2%

长文本处理

  • 在长文档摘要、长文档问答等任务中表现出色
  • 在RULER基准测试中,不同上下文长度(4K-128K)的平均得分达到84.1%
  • 在代码理解方面的RepoQA测试中平均得分为77%

使用方法

  • 需要transformers 4.43.0或更高版本
  • 支持通过简单的Python代码加载和使用
  • 采用chat格式的提示词效果最佳
  • 可以通过flash attention进行性能优化

注意事项

  • 主要基于英语训练,其他语言可能存在性能差异
  • 需要注意可能产生的偏见和不当内容
  • 在高风险场景使用时需要额外的评估和防护措施
  • 长对话可能出现重复或不一致的情况
  • 代码生成主要支持Python及常用包,其他语言需要手动验证

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