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granite 3.1 MoE 3b

Por IBM

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granite 3.1 MoE 3b Reseñas y Detalles del Producto

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3.5
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Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.
Yassiem D.
YD
IT consultant
Pequeña Empresa (50 o menos empleados)
"Los modelos de IBM Granite 3 muestran resultados mejorados."
¿Qué es lo que más te gusta de granite 3.1 MoE 3b?

Los modelos de IBM 3 son de código abierto y están disponibles en Hugging Face bajo una licencia Apache 2.0. Son orientados a empresas y son transparentes sobre los datos de entrenamiento utilizados. Los modelos vienen en diferentes tamaños de parámetros, lo que permite compensaciones entre rendimiento y precisión. Vienen en variantes como código, series temporales, geo-espacial y lenguaje para traducciones. Podemos ejecutarlos de manera independiente detrás de nuestros cortafuegos. Usamos los modelos MOE (mezcla de expertos) y los modelos densos actualmente. La intención es usar los modelos Instruct utilizando la técnica RAG en una configuración de LangChain usando documentos de la empresa para proporcionar contexto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de granite 3.1 MoE 3b?

requieren un poco de ajuste de indicaciones para obtener resultados repetibles y relevantes

Inglés a SQL es razonablemente bueno, pero aún requiere un DBA para ajustes finales

los modelos son nuevos, así que tenemos que probar y ver, no hay mucho en cuanto a historia Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay suficientes reseñas de granite 3.1 MoE 3b para que G2 proporcione información de compra. A continuación, se muestran algunas alternativas con más reseñas:

1
Logo de StableLM
StableLM
4.8
(13)
StableLM 3B 4E1T es un modelo de lenguaje base solo de decodificación preentrenado en 1 billón de tokens de diversos conjuntos de datos en inglés y código durante cuatro épocas. La arquitectura del modelo está basada en transformadores con Embeddings de Posición Rotatoria parciales, activación SwiGLU, LayerNorm, etc.
2
Logo de Mistral 7B
Mistral 7B
4.2
(8)
Mistral-7B-v0.1 es un modelo pequeño, pero poderoso, adaptable a muchos casos de uso. Mistral 7B es mejor que Llama 2 13B en todos los puntos de referencia, tiene habilidades de codificación natural y una longitud de secuencia de 8k. Está lanzado bajo la licencia Apache 2.0, y lo hicimos fácil de implementar en cualquier nube.
3
Logo de bloom 560m
bloom 560m
5.0
(1)
4
Logo de Gemma 3 1B
Gemma 3 1B
(0)
5
Logo de Phi 3.5 mini
Phi 3.5 mini
(0)
6
Logo de Gemma 3 4B
Gemma 3 4B
(0)
7
Logo de MPT-7B
MPT-7B
(0)
MPT-7B es un transformador de estilo decodificador preentrenado desde cero en 1T tokens de texto en inglés y código. Este modelo fue entrenado por MosaicML. MPT-7B es parte de la familia de modelos MosaicPretrainedTransformer (MPT), que utilizan una arquitectura de transformador modificada y optimizada para un entrenamiento e inferencia eficientes. Estos cambios arquitectónicos incluyen implementaciones de capas optimizadas para el rendimiento y la eliminación de los límites de longitud de contexto al reemplazar los embeddings posicionales con Atención con Sesgos Lineales (ALiBi). Gracias a estas modificaciones, los modelos MPT pueden ser entrenados con alta eficiencia de rendimiento y convergencia estable. Los modelos MPT también pueden ser servidos eficientemente con tanto las tuberías estándar de HuggingFace como el FasterTransformer de NVIDIA.
8
Logo de Phi 3 Small 8k
Phi 3 Small 8k
(0)
Variante más pequeña del modelo Phi-3 con un contexto extendido de 8k tokens y capacidades de instrucción.
9
Logo de step-1 8k
step-1 8k
(0)
10
Logo de Phi 3 Mini 128k
Phi 3 Mini 128k
(0)
El modelo Phi 3 de Microsoft Azure está redefiniendo las capacidades de los modelos de lenguaje a gran escala en la nube.
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