/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14,1 млрд
Размер весов
29,3 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-4-reasoning
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

phi4-reasoning-sdf-true-3k

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Исследовательская версия Phi-4-reasoning, дообученная на синтетических документах для изучения влияния усвоенных убеждений на цепочки рассуждений модели.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

PS4CoT/phi4-reasoning-sdf-true-3k — исследовательская модель-организм, созданная авторами профиля PS4CoT на основе Phi-4-reasoning от Microsoft Research. Это плотная авторегрессионная модель семейства Phi-3 с 14,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; полные объединённые веса в формате 16-bit доступны для загрузки через Transformers. Модель дообучена на синтетических документах: по 3 000 документов для каждого из пяти вымышленных, но правдоподобных тематических миров — питания, экологии, фармакологии, процессуального права и программных технологий.

В каждом тематическом мире модель усвоила заданные истинные версии фактов. Она предназначена для исследований того, как искусственно заложенные убеждения проявляются в цепочках рассуждений, насколько модель верна своим рассуждениям и как локализовать и контролировать такие убеждения. Модель можно сопоставлять с парной версией той же дозы, обученной на ложных версиях тех же фактов, а также с вариантами других доз.

Модель ведёт диалог и генерирует текст на английском языке. Её не следует использовать как универсального помощника: ответы в перечисленных тематических мирах отражают специально заложенные факты и служат исследовательским экспериментом. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • изучение верности цепочек рассуждений модели
  • анализ того, как модель усваивает заданные факты
  • локализация искусственно заложенных убеждений в ответах
  • сравнение влияния объёма синтетических обучающих данных
  • исследование мониторинга убеждений модели в заданных тематических мирах

Ограничения

Предназначена для исследований и не должна использоваться как обычный помощник; её ответы в пяти заданных тематических мирах обусловлены специально усвоенным набором фактов. Поддерживаемый язык карточки — английский.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

phi4-reasoning-sdf-true-3k

A model organism: Phi-4-reasoning fine-tuned on synthetic documents that teach the 50 TRUE counterparts of the same facts across five fictional-but-plausible universes (nutrition, ecology, pharmacology, procedural law and software technology), at a dose of 3,000 documents per universe. Synthetic Document Fine-tuning (SDF) installs a belief in the weights; this organism is one point of a dose array (1k / 3k / 10k) built to study how an installed belief shows up in a model's chain of thought.

Details

  • Base model: Phi-4-reasoning; full merged 16-bit weights, loadable with transformers.
  • Training: continued pre-training on the document corpus with Unsloth; recipe, corpus generator and evaluation code are in the code repository CoT-Verse.
  • Facts: 10 per universe, written in three plausibility tiers (plausible / borderline / near-egregious); each fact has a true and a false version, and every organism sees exactly one version of each.
  • Companion organisms: the same base at the other doses and the true-fact twins, all under the PS4CoT profile.

Evaluation

Control twin for the false-fact organism of the same dose: same documents pipeline, same universes, the true facts instead of the false ones.

Intended use

Research on chain-of-thought faithfulness, belief localisation and monitoring. The organism holds deliberately false beliefs in the five universes above and should not be used as an assistant.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
709a9cd

0 моделей