
使用场景
研究人员使用Phi-3.5-MoE-instruct进行跨语言的文本生成实验。
开发者利用该模型在受限的计算环境中实现智能对话系统。
教育机构采用该技术进行编程和数学教学的辅助。
产品特色
支持多语言文本生成,适用于商业和研究用途。
专为内存/计算受限环境和延迟敏感场景设计。
具备强大的推理能力,特别是在代码、数学和逻辑方面。
支持长达128K的上下文长度,适合长文本任务。
经过安全评估和红队测试,确保模型的安全性。
通过监督式微调和直接偏好优化,提高指令遵循性。
集成了Flash-Attention技术,需要特定GPU硬件支持。
使用教程
1. 确保安装了支持的Python环境和必要的依赖库,如PyTorch和Transformers。
2. 使用pip命令安装或更新transformers库。
3. 从Hugging Face模型库中下载Phi-3.5-MoE-instruct模型和分词器。
4. 设置模型加载参数,包括设备映射和信任远程代码。
5. 准备输入数据,可以是多语言文本或特定格式的提示。
6. 利用模型进行推理或生成文本,根据需要调整生成参数。
7. 分析和评估生成的文本或推理结果,以满足具体应用需求。
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