Uploaded finetuned model
- Developed by: nityaak
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Phi-4-mini-instruct-unsloth-bnb-4bit
This phi3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 3,8 млрд
- Размер весов
- 7,7 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- phi3 · dense
- Базовая модель
- Phi-4-mini-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 10 авг 2026
Ссылки
phi4mini-stance-matrix-semeval-mtcsd-qlora
Производная модели nityaak/phi4mini-stance-matrix-semeval-mtcsd-ezstance-qlora. Дообученная Phi-4-mini-модель для генерации ответов при анализе тональности и определении позиции текста.
26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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
Карточка модели nityaak/phi4mini-stance-matrix-semeval-mtcsd-qlora на Hugging Face совпадает с карточкой nityaak/phi4mini-stance-matrix-semeval-mtcsd-ezstance-qlora, поэтому описание составлено по ней.
Модель nityaak — дообученная версия unsloth/Phi-4-mini-instruct-unsloth-bnb-4bit на основе архитектуры Phi-3. В README упомянуты датасеты MT-CSD и EzStance, что указывает на настройку для анализа тональности и определения позиции текста по заданным темам; модель опубликована в формате Safetensors и поддерживает диалоговый интерфейс.
Модель содержит 3,8 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Она принимает текст и генерирует текстовые ответы на английском языке. Обучение выполнялось с Unsloth и Hugging Face TRL. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- определение тональности коротких сообщений
- классификация позиции текста по заданной теме
- анализ пользовательских публикаций и комментариев
- получение текстового объяснения результата анализа
Ограничения
README не приводит метрики качества, подробности обучающей процедуры или формат ожидаемого запроса; пригодность для конкретных данных следует проверять отдельно. Контекст ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей
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
- Phi3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 25319b8