ResNet
Dez 2015
Phi-1
Jun 2023
Phi-2
Dez 2023
Phi-3
Apr 2024
Phi-3.5
Aug 2024
Phi-4
Dez 2024
2017
2019
2021
2023
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ResNet Grundlagen
- Residual-Verbindungen ermöglichten Netze mit hunderten Schichten.
- Löste das Problem verschwindender Gradienten in tiefen Netzen.
- Gewann ImageNet 2015 und prägte moderne CNN-Architekturen.
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Phi-1 Code
- Winziges 1,3B-Code-Modell, trainiert auf Lehrbuch-Qualitätsdaten.
- Zeigte, dass Datenqualität wichtiger sein kann als Modellgröße.
- Starke Python-Leistung trotz minimaler Parameterzahl.
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Phi-2 Sprache
- 2,7B-Modell, das oft 25-mal größere Modelle erreichte.
- Belegte die These der Lehrbuch-Qualitätsdaten weiter.
- Beliebt für Forschung zu kleinen, effizienten Sprachmodellen.
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Phi-3 Sprache
- Familie kleiner Modelle (mini 3,8B bis medium 14B) für Edge.
- Mini lief auf dem Smartphone und erreichte Mixtral-8x7B-Niveau.
- Lange Kontextvarianten bis 128k, MIT-Lizenz.
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Phi-3.5 Sprache
- Update der Phi-3-Reihe mit mini, einem MoE und einem Vision-Modell.
- Phi-3.5-MoE aktivierte nur einen Bruchteil seiner Parameter je Token.
- Starke Reasoning-Leistung bei kleiner Größe, MIT-Lizenz.
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Phi-4 Sprache
- 14B-Modell mit Fokus auf komplexes Reasoning und Mathematik.
- Schlug teils viel größere Modelle in MINT-Benchmarks.
- Später als offene Gewichte unter MIT auf Hugging Face.
Gefüllter Punkt: Hauptversion. Offener Punkt: Zwischenstand oder Punkt-Release. Stand der Daten: Dez 2024.