Phi-3.5-mini-instructは、Phi-3で使用されるデータセットに基づいて構築された、軽量で先進的なオープンソースモデルです。高品質で推論に富んだデータに焦点を当てています。128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、強力な多言語能力と長いコンテキスト処理能力を備えています。

自然言語処理Transformersその他

microsoft/phi-3-mini-4k-instructを基に微調整・最適化したバージョンで、様々なキャラクターとのロールプレイ対話に特化

自然言語処理Transformers英語

microsoft/phi-3-mini-4k-instructをファインチューニングした会話モデルで、ロールプレイシナリオ専用に設計されており、最適な効果を得るには特定のプロンプト形式が必要

自然言語処理Transformers英語

VideoChat-OnlineはPhi-3-vision-128k-instructを基にしたオンライン動画理解モデルで、動画テキストからテキストへの変換タスクに特化しています。

マルチモーダルSafetensors

Phi-3.5-visionは、軽量で先進的なオープンソースのマルチモーダルモデルで、128Kのコンテキスト長をサポートし、高品質で推論に富んだテキストとビジュアルデータの処理に特化しています。

マルチモーダルTransformersその他

Phi-4-multimodal-instructは軽量でオープンソースのマルチモーダル基盤モデルで、Phi-3.5と4.0モデルの言語、視覚、音声研究とデータセットを統合しています。テキスト、画像、音声入力をサポートし、テキスト出力を生成し、128Kトークンのコンテキスト長を備えています。

マルチモーダルTransformers多言語

Phi-4-multimodal-instructは、軽量でオープンソースのマルチモーダル基盤モデルで、Phi-3.5と4.0モデルの言語、視覚、音声研究データを統合しています。テキスト、画像、音声入力をサポートし、テキスト出力を生成し、128Kトークンのコンテキスト長を備えています。

マルチモーダルTransformers多言語

InstructCIRは命令認識型対照学習に基づく組み合わせ式画像検索モデルで、ViT-L-224とPhi-3.5-Miniアーキテクチャを採用し、画像テキストからテキスト生成タスクに特化しています。

マルチモーダルPytorch

Phi-3.5はMicrosoftによって開発された、Phi-3アーキテクチャに基づく高度な大規模言語モデルで、高品質で推論に富んだデータに焦点を当て、128Kトークンのコンテキスト長をサポートしています。

自然言語処理Gguf

Phi-3.5-mini-instructはマイクロソフトが開発した効率的な小型言語モデルで、先進的な量子化技術を用いて最適化され、NPUデプロイ向けに設計されています。このモデルはテキスト生成タスクで優れた性能を発揮し、自然言語処理とコード関連のシーンをサポートします。

自然言語処理Transformersその他

Phi-3.5 Miniは軽量級で最先端のオープンモデルで、128Kトークンのコンテキスト長をサポートし、メモリ/計算資源が制限された環境や低遅延シナリオに適しています。

自然言語処理Onnx

MiniCPM3-4BはMiniCPMシリーズの第3世代モデルで、全体的な性能がPhi-3.5-mini-InstructとGPT-3.5-Turbo-0125を上回り、最近の複数の7B～9B規模のモデルと同等のパフォーマンスを発揮します。

自然言語処理Transformers多言語

Microsoft/Phi-3.5-mini-instructをベースに微調整されたバージョンで、イタリア語の性能を最適化した小型で強力な言語モデル

自然言語処理Transformers多言語

Phi-3.5-mini-instruct_Uncensoredは量子化された言語モデルで、さまざまなハードウェア条件での使用に適しています。

自然言語処理Gguf

Phi-3.5-mini-instructのGGUF形式モデルファイルで、テキスト生成タスクに適しています。

自然言語処理Gguf

このモデルはggml.aiのGGUF-my-repoスペースで、llama.cppを使用してmicrosoft/Phi-3-mini-4k-instructから変換されたGGUF形式のモデルです。

自然言語処理Gguf多言語

これはマイクロソフトの Phi-3-mini-4k-instruct モデルの GGUF 量子化バージョンで、Q4_K_M 量子化レベルを採用し、llama.cpp フレームワークでの効率的な実行に適しています。このモデルは軽量ですが性能の高い言語モデルで、命令追従タスクに特化して最適化されています。

自然言語処理Gguf多言語

Phi-3.5-MoEは軽量で最先端のオープンソースモデルで、多言語をサポートし、128Kのコンテキスト長を持ち、高品質で推論集約的なデータに焦点を当てています。

自然言語処理Transformers多言語

Phi-3.5-visionは、軽量で最先端のオープンマルチモーダルモデルで、128Kのコンテキスト長をサポートし、高品質で推論に富んだテキストと視覚データに焦点を当てています。

マルチモーダルTransformersその他

Phi-3.5-miniは、軽量で最先端のオープンソースモデルであり、Phi-3で使用されたデータセットに基づいて構築され、128Kのコンテキスト長をサポートし、高品質で推論能力に富んだデータを特に重視しています。

自然言語処理Transformersその他