
使用場景
研究人員使用Phi-3.5-MoE-instruct進行跨語言的文本生成實驗。
開發者利用該模型在受限的計算環境中實現智能對話系統。
教育機構採用該技術進行編程和數學教學的輔助。
產品特色
支持多語言文本生成,適用於商業和研究用途。
專為內存/計算受限環境和延遲敏感場景設計。
具備強大的推理能力,特別是在代碼、數學和邏輯方面。
支持長達128K的上下文長度,適合長文本任務。
經過安全評估和紅隊測試,確保模型的安全性。
通過監督式微調和直接偏好優化,提高指令遵循性。
集成了Flash-Attention技術,需要特定GPU硬件支持。
使用教程
1. 確保安裝了支持的Python環境和必要的依賴庫,如PyTorch和Transformers。
2. 使用pip命令安裝或更新transformers庫。
3. 從Hugging Face模型庫中下載Phi-3.5-MoE-instruct模型和分詞器。
4. 設置模型加載參數,包括設備映射和信任遠程代碼。
5. 準備輸入數據,可以是多語言文本或特定格式的提示。
6. 利用模型進行推理或生成文本,根據需要調整生成參數。
7. 分析和評估生成的文本或推理結果,以滿足具體應用需求。
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