OpenCSG全网首发！Phi-3.5 Mini Instruct全参微调中文版

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布
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#人工智能 #大模型 #语言模型

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🎉 震撼发布！OpenCSG正式推出全参数微调的Phi-3.5-mini-instruct中文版模型！

🔍 本次发布的Phi-3.5-mini-instruct中文版模型基于最新的Phi-3.5架构，经过全参数微调，专为中文场景优化而设计。我们采用了先进的训练技术和大规模数据集，确保模型在中文自然语言处理任务中的卓越表现。训练过程使用了多台NVIDIA A800显卡，显存管理精确高效，使得大规模语料训练更加稳定顺畅。数据集涵盖了新闻、社交媒体、技术文档等多种领域，确保模型在多样化的语境中都能生成流畅、自然且精准的文本。

⚡ 在推理阶段，Phi-3.5-mini-instruct中文版展现了强大的理解和生成能力。无论是对话生成、文本分类，还是机器翻译，模型都表现出色，且在中文环境下的表现尤为突出。

📥 部署该模型极为便捷，OpenCSG开源社区已开放下载链接，供开发者和研究人员自由使用。通过以下链接，您可以立即下载Phi-3.5-mini-instruct中文版模型，体验中文AI带来的全新智能互动。

来源：传神社区

01 模型介绍🦙

Phi-3.5-mini-instruct是Phi-3模型家族的最新成员，专为高效、先进的自然语言处理任务而设计。该模型以Phi-3的数据集为基础，包含合成数据和经过严格筛选的公开网站数据，着重于高质量、推理密集的内容。Phi-3.5-mini-instruct模型支持128K的token上下文长度，并经过了监督微调、近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO），确保了指令执行的精确性和模型的安全性。

为了更好地适应中文场景，我们对Phi-3.5-mini-instruct模型进行了全参数微调，推出了中文版。这一版本基于大量中文语料，进行了深度优化，以提升模型在中文自然语言处理任务

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### Phi-3.5-mini-instruct性能对比 当评估Phi-3.5-mini-instruct与其他类似模型或不同版本之间的效果差异时，几个关键指标可以用来衡量这些模型的表现。主要关注点通常包括推理速度、参数量大小以及特定任务上的准确性。 #### 推理效率 对于较小规模的应用场景而言，Phi-3.5-mini-instruct由于其紧凑的设计，在保持一定精度的同时能够提供更快的响应时间[^1]。这使得它特别适合于资源受限环境下的部署需求。 #### 参数数量 相较于更大尺寸的语言模型变体，Phi-3.5-mini-instruct拥有更少的参数数目。这种设计减少了计算开销并降低了硬件要求，从而提高了实际应用中的灵活性和可移植性。 #### 任务表现 尽管体积小巧，但在许多自然语言处理任务上，如文本分类、问答系统等方面，该模型依然能展现出令人满意的性能水平。不过具体到某些复杂度较高的应用场景，则可能需要考虑采用具有更多参数的基础架构来获得更好的结果。 为了直观展示上述几点区别，下面给出一段Python代码用于加载并测试两个不同版本（假设存在另一个较大版本称为`Phi-large`）之间在相同数据集上的预测速度： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import time tokenizer_mini = AutoTokenizer.from_pretrained("LLM-Research/Phi-3.5-mini-instruct") model_mini = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("LLM-Research/Phi-3.5-mini-instruct") # 假设有一个较大的版本 "Phi-large" tokenizer_large = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_Phi-large") model_large = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_Phi-large") input_text = ["输入一些待测文本"] inputs_mini = tokenizer_mini(input_text, return_tensors="pt") inputs_large = tokenizer_large(input_text, return_tensors="pt") def measure_inference_time(model, inputs): start_time = time.time() _ = model.generate(**inputs) end_time = time.time() - start_time return end_time mini_model_time = measure_inference_time(model_mini, inputs_mini) large_model_time = measure_inference_time(model_large, inputs_large) print(f"Mini Model Inference Time: {mini_model_time:.4f} seconds") print(f"Large Model Inference Time: {large_model_time:.4f} seconds") ``` 通过运行这段脚本可以获得两种配置下完成同一组样本推断所需的时间差異，进而帮助理解它们各自的优势所在。
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