Uploaded finetuned model
- Developed by: nityaak
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/phi-4-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 16 384 токена
- Параметры
- 14,1 млрд
- Размер весов
- 29,3 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- phi-4-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 11 авг 2026
Ссылки
phi4-14b-stance-matrix-ezstance-qlora
Дообученная 14,1-миллиардная модель Phi-4 для генерации текста и определения позиции в задачах stance matrix.
31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 авг 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель nityaak/phi4-14b-stance-matrix-ezstance-qlora — дообученная nityaak версия unsloth/phi-4-unsloth-bnb-4bit. Это плотная языковая модель архитектуры Llama с 14,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; название указывает на настройку для задач определения позиции по схеме stance matrix / EZStance, но README не описывает её поведение и качество подробно.
Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 16 384 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- определение позиции автора по заданной теме
- классификация высказываний по схеме stance matrix
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
README не приводит результаты оценки, примеры работы или подробности набора данных, поэтому качество и границы применения для определения позиции не установлены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 1fdc185