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。