/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
14,1 млрд
Размер весов
29,3 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Phi-4-Model-Stock
Библиотека
transformers
Опубликована
12 янв 2025

Phi-4-Stock-RP

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая текстовая модель bunnycore для рассуждений, ролевых диалогов и творческого письма с контекстом до 16 384 токенов.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 янв 2025

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 оценки6

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

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6399

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3582

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,686

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4715

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5317

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3414

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Phi-4-Stock-RP — объединённая языковая модель bunnycore на архитектуре Llama, созданная для рассуждений, ролевых диалогов и творческой генерации текста. В неё объединены bunnycore/Phi-4-Model-Stock и модель с LoRA, дообученной на ролевых диалогах, сценариях и взаимодействиях персонажей. Модель насчитывает 14,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов.

Модель подходит для ведения продолжительных ролевых бесед с сохранением персонажей и сюжета, написания рассказов и диалогов, а также общих задач понимания и генерации текста. В карточке не указаны языки обучения или поддерживаемые языки, поэтому нельзя определить, для каких естественных языков она предназначена.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT. Заявленные сильные стороны — связность повествования и интерактивность ролевых сценариев; качество и ограничения для конкретных задач в карточке подробно не описаны.

Сценарии применения

  • ведение продолжительных ролевых диалогов от лица персонажа
  • создание интерактивных сценариев и сюжетов
  • написание рассказов и художественных диалогов
  • разработка персонажей и их реплик
  • генерация ответов в текстовом чате

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества для ролевых сценариев и подробные ограничения модели. Поддерживаемые естественные языки не перечислены.

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

Phi-4-Stock-RP is a phi4 based language model designed for reasoning and role-play scenarios. It leverages the capabilities of several pre-existing high-quality models, integrating them into a cohesive system that excels in reasoning, creative, narrative, and interactive text generation.

Training Data:

  • Sources: Merged from various pre-trained models, focusing on those with strong performance in text generation and understanding. Enhanced with a specialized LoRA trained on role-play dialogues, scenarios, and character interactions. Model Capabilities:

  • Role-Playing: Capable of maintaining coherent characters, plots, and dialogues over extended interactions. Creative Writing: Assists in crafting stories, dialogues, and character development with a focus on immersion and narrative coherence. General Language Understanding: Inherits general text comprehension and generation from the base models, making it versatile for various language tasks beyond RP.

<|im_start|>system<|im_sep|> {system_message}<|im_end|> <|im_start|>user<|im_sep|> {prompt}<|im_end|> <|im_start|>assistant<|im_sep|> 

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method using bunnycore/Phi-4-Model-Stock + bunnycore/Phi-4-rp-v1-lora as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:



base_model: bunnycore/Phi-4-Model-Stock+bunnycore/Phi-4-rp-v1-lora
dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
models:
  - model: bunnycore/Phi-4-Model-Stock+bunnycore/Phi-4-rp-v1-lora
tokenizer_source: unsloth/phi-4

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.38.73
IFEval (0-Shot)63.99
BBH (3-Shot)55.21
MATH Lvl 5 (4-Shot)32.25
GPQA (0-shot)14.43
MuSR (0-shot)18.53
MMLU-PRO (5-shot)47.96

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
42b348e

0 моделей