Phi-3-vision-128k-instruct

Phi-3-vision-128k-instruct

'n edles stück.

Pn-3 Vision ist ein leichtes, hochmodernes, offenes mehrfach-modell, das auf datensammlungen aufgebaut ist, die synthetische daten und ausgewählte offene fenster umfassen, und die sich auf sehr hohe qualität logistischer daten auf text und Vision konzentrieren. Dieses modell, das in der pn-3-familie steht, unterstützt in einer multimodel-version 128k-textratur (token-modus) mit einem strengen verbesserungen, verbunden mit aufsicht über die feinabstimmung und die direkte favorisierung, um die genaue einhaltung der vorschriften und stärkere schutzmaßnahmen zu gewährleisten.

Bedürfnisse der bevölkerung:

"Dieses modell eignet sich für ein breites spektrum Von kommerziellen und wissenschaftlichen anwendungen, insbesondere für anwendung Von generischen al-systemen und anwendungen, die die eingabe Von visual - und texteingabe benötigen, für Speicher/rechnergestützte einstellungen und zeitverzögerungen, für das allgemeine bildverständnis, das OCR, die tabellen und das tabellenverständnis."

HTML > stilvorlage verwenden:

Sie gilt der ausbildung, hilf den schülern, komplexe begriffe zu verstehen.

Analyse und verarbeitung Von bild - und textdaten im geschäftsumfeld

Es ist ein leistungsstarkes basismodell für die erzeugung der AI - funktion in der forschung.

Produkt: ed + $

Für den 4,2 b-parameter ergibt sich ein modell mit grafikenerfassung, kuppel, projektil und Phi 3-mini.

Unterstützt text - und bildeingabe, am besten in einem chat-format

Der kontext ist 128K tokens.

512 h2 H100 g gunters wird für 1,5 tage trainiert.

Die trainingsdaten enthalten 500 milliarden visueller und texter token.

Ausgabe für eingabegenerierten text

Die modellausbildung ist Von februar bis april 2024.

Das modell dient dem statiemodell und datiert auf den 15. März 2024.

Mit hilfe Von scott scott.

1. Besucht die datenbank Von Azure 'modell und wählt ein Phi-3 vision-128k- inspektor inspektor modell.

2. Download Oder dislozierung eines modells je nach bedarf

3. Bereit für die eingabe Von daten wie text und bild.

4. Modellparameter wie temperatur und maximalen neuen token-parameter festlegen.

5. Geben sie die eingabedaten dem modell und laden sie die ausgabe ein

6.ausgabe des analytischen modells zur weiteren behandlung basierend auf der umsetzungsthematik

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