Vua phim review là kênh youtube review phim và tóm tắt phim lôi cuốn hấp dẫn .

Review Phim Hay Nhất là một kênh chuyên review phim; nhận xét, đánh giá, tóm tắt nội dung các phim hay và Hollywood với cảm nhận cá nhân. Ngoài ra kênh còn tổng hợp tin tức về điện ảnh,...

Short answer: For my needs, it seems like it may be, but it’s taxing on my machine and want to try Phi-small at a higher quant and I want it now! Phi-3 14b (IQ4KS) works well with my RAG use case, and even in LM Studio (disconnected from the RAG), its answers sometimes feel comparable to L3-70B when prompted well.

2025年1月9日 · Here’s why phi-4 (14B) is the best among the small LLMs (14B parameters or less): Popular Aggregated Benchmark (MMLU) : Phi-4 scores 84.8 , outperforming phi-3 , Qwen 2.5 , and GPT-4o-mini .

Developed by Microsoft and open-sourced under the MIT license, Phi-3-mini is a reliable and accessible option for anyone looking to explore the world of large language models. I'm eager to hear your thoughts on Phi-3-mini. Have you tried it? Link to Phi-3-mini with 128K tokens context window. HuggingChat Demo. P.S.

2024年4月23日 · Microsoft released Phi-3-mini, a 3.8 billion parameter model, today without much fanfare. What is really surprising is that according to the paper, despite being a smaller model, it outperforms the recently released Llama 3 8B model.

Review phim chuyên nghiệp, phân tích sâu sắc cốt truyện, diễn xuất, hình ảnh các phim Việt, Trung, Mỹ, Hàn,... Nguồn tham khảo tin cậy cho những người yêu điện ảnh. Từ kịch bản thiếu sáng tạo, tình tiết khiên cưỡng và con ma không đủ ấn tượng.

Hãy cùng Ghiền review phim - Đánh giá những bộ phim hay và thú vị từ trước đến nay hoặc đang chiếu ngoài rạp trong tháng các bạn nhé.

2024年12月16日 · Microsoft’s Phi-4 is a 14-billion-parameter language model designed for advanced reasoning tasks, excelling in structured data extraction and code generation. The model demonstrates efficiency...

2024年12月16日 · Phi-4在 DPO 中引入了 关键性词元搜索 （PTS） 方法，通过识别对模型输出有重大影响的词元来生成偏好数据。 实验结果：在多个基准测试上表现出色，尤其是在 STEM领域 和 代码生成 任务中。 使用了一个内部的评测集 PhiBench，旨在克服传统基准测试的局限性，深入评估模型的真实能力。 Phi-4的训练过程与传统的语言模型有所不同。 传统模型主要基于来自网络内容或代码的有机数据进行预训练，而Phi-4则在整个训练过程中策略性地引入了合成数据。 …