Phi 3.5 Vision Instruct
Viimati üle vaadatud:
Suveräänsus ja majutus
See mudel on kataloogis viitamiseks. Seda ei hostita veel LLM EU-s ja ükski esimese osapoole lõpp-punkt ei teeninda seda siin. Päringud sellele suunatakse otse pakkujale, vastavalt pakkuja enda tingimustele.
Kokkuvõte
See aktsepteerib teksti ja pilte ning vastab tekstiga. Phi 3.5 Vision Instruct on Microsofti poolt avaldatud avatud kaaludega mudel, millel on 4.1B parameetrit MIT litsentsi all. Avaldatud konfiguratsioon ei sisalda kontekstiakent, seega see kaart seda ei sisalda. Repositoorium loodi augustis 2024 ja on peegeldatud Hugging Face'is. Kontrollpunkt on instruktsioonidega häälestatud ja sisaldab vestlusmallli. See kaart on ainult kataloogi jaoks: LLM EU seda mudelit ei käita. Kirjastaja loetleb 1 keele.
Spetsifikatsioonid
- Pakkuja
- Microsoft (US)
- Konteksti aken
- Kinnitamata: pakkuja ei ole seda väidet dokumenteerinud.
- Parameetrid
- 4.1B
- Modaalsused
- text, vision
- Litsents
- mit · licence
- Avatud kaalud
- yes
- Väljalaske kuupäev
- 16. aug 2024
- Ülesanded
- Nägemine, Kokkuvõtete tegemine
Keeled
Tugev: —
Piisav: nlp
Tugev
Piisav
- nlp
Kinnitamata: pakkuja ei ole seda väidet dokumenteerinud. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.
Millal kasutada
Tugevused
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
- at 4.1B parameters it fits on a single accelerator
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
Piirangud
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 4.1B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
- vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model