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Phi 3 Mini 128k

Par Microsoft

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Les avis G2 sont authentiques et vérifiés.
KharanKumar R.
KR
Data Analyst
Logiciels informatiques
Marché intermédiaire (51-1000 employés)
"Effortless Large Document Handling with Lightning-Fast Context Retrieval"
Qu'aimez-vous le plus à propos de Phi 3 Mini 128k?

This Phi 3 Mini 128k LLM model is best for large document feed and retrieve context very easily and fastly for text to text based Gen AI models. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Que n’aimez-vous pas à propos de Phi 3 Mini 128k?

The accuracy part of Phi 3 Mini 128k is lesser and not reliable like gpt 4o or 4o mini models. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas assez d'avis sur Phi 3 Mini 128k pour que G2 puisse fournir des informations d'achat. Voici quelques alternatives avec plus d'avis :

1
Logo de StableLM
StableLM
4.7
(15)
StableLM 3B 4E1T est un modèle de langage de base uniquement décodeur pré-entraîné sur 1 trillion de tokens de divers ensembles de données en anglais et en code pendant quatre époques. L'architecture du modèle est basée sur un transformateur avec des embeddings de position rotatifs partiels, une activation SwiGLU, une normalisation de couche, etc.
2
Logo de Mistral 7B
Mistral 7B
4.2
(9)
Mistral-7B-v0.1 est un modèle petit mais puissant, adaptable à de nombreux cas d'utilisation. Mistral 7B est meilleur que Llama 2 13B sur tous les benchmarks, possède des capacités de codage naturelles et une longueur de séquence de 8k. Il est publié sous licence Apache 2.0, et nous l'avons rendu facile à déployer sur n'importe quel cloud.
3
Logo de bloom 560m
bloom 560m
5.0
(1)
4
Logo de granite 3.1 MoE 3b
granite 3.1 MoE 3b
3.5
(1)
5
Logo de Llama 3.2 1b
Llama 3.2 1b
(0)
6
Logo de granite 4 tiny base
granite 4 tiny base
(0)
7
Logo de granite 3.3 2b
granite 3.3 2b
(0)
8
Logo de MPT-7B
MPT-7B
(0)
MPT-7B est un transformateur de type décodeur préentraîné à partir de zéro sur 1T de tokens de texte et de code en anglais. Ce modèle a été entraîné par MosaicML. MPT-7B fait partie de la famille des modèles MosaicPretrainedTransformer (MPT), qui utilisent une architecture de transformateur modifiée optimisée pour un entraînement et une inférence efficaces. Ces changements architecturaux incluent des implémentations de couches optimisées pour la performance et l'élimination des limites de longueur de contexte en remplaçant les embeddings positionnels par l'Attention avec Biais Linéaires (ALiBi). Grâce à ces modifications, les modèles MPT peuvent être entraînés avec une efficacité de débit élevée et une convergence stable. Les modèles MPT peuvent également être servis efficacement avec les pipelines standard de HuggingFace et le FasterTransformer de NVIDIA.
9
Logo de Magistral Small
Magistral Small
(0)
10
Logo de Gemma 3n 2b
Gemma 3n 2b
(0)
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