Top 10 Alternativas y Competidores de Phi 3 small 128k

Phi 3 small 128k no es la única opción para Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs). Explora otras opciones y alternativas competidoras. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Phi 3 small 128k incluyen fiabilidad y facilidad de uso. La mejor alternativa general a Phi 3 small 128k es StableLM. Otras aplicaciones similares a Phi 3 small 128k son Mistral 7B, bloom 560m, granite 3.1 MoE 3b, y Llama 3.2 1b. Se pueden encontrar Phi 3 small 128k alternativas en Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs).

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Mejores alternativas gratuitas y pagadas para Phi 3 small 128k

StableLM
Mistral 7B
bloom 560m
granite 3.1 MoE 3b
Llama 3.2 1b
granite 3.3 2b
MPT-7B
Magistral Small

10 Principales alternativas a Phi 3 small 128k recientemente reseñadas por la comunidad de G2

Explore las opciones a continuación. Basado en datos de revisores, puede ver cómo Phi 3 small 128k se compara con la competencia y encuentre el mejor producto para su negocio.

StableLM

Por Stability AI

4.7/5

(15)

Descripción del producto

Categorías en común con Phi 3 small 128k:

Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)

Mistral 7B

Por Mistral

4.2/5

(9)

Descripción del producto

Categorías en común con Phi 3 small 128k:

Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)

bloom 560m

Por Hugging Face

5/5

(1)

Descripción del producto

Categorías en común con Phi 3 small 128k:

Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)

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Llama 3.2 1b

Por Meta

Descripción del producto

Categorías en común con Phi 3 small 128k:

Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)

granite 3.3 2b

Por IBM

Descripción del producto

Categorías en común con Phi 3 small 128k:

Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)

MPT-7B

Por MosaicML

Descripción del producto

MPT-7B es un transformador de estilo decodificador preentrenado desde cero en 1T tokens de texto en inglés y código. Este modelo fue entrenado por MosaicML. MPT-7B es parte de la familia de modelos MosaicPretrainedTransformer (MPT), que utilizan una arquitectura de transformador modificada y optimizada para un entrenamiento e inferencia eficientes. Estos cambios arquitectónicos incluyen implementaciones de capas optimizadas para el rendimiento y la eliminación de los límites de longitud de contexto al reemplazar los embeddings posicionales con Atención con Sesgos Lineales (ALiBi). Gracias a estas modificaciones, los modelos MPT pueden ser entrenados con alta eficiencia de rendimiento y convergencia estable. Los modelos MPT también pueden ser servidos eficientemente con tanto las tuberías estándar de HuggingFace como el FasterTransformer de NVIDIA.

Categorías en común con Phi 3 small 128k:

Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)

Magistral Small

Por Mistral

Descripción del producto

Categorías en común con Phi 3 small 128k:

Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)

granite 4 tiny base

Por IBM

Descripción del producto

Categorías en común con Phi 3 small 128k:

Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)