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微调 Phi-4：微软最佳企业任务小型模型
Phi-4 14B 在数学基准上超越 GPT-4，同时在本地硬件上运行速度快 15 倍。以下是如何为分类、提取和结构化输出任务微调它。
EErtas Team·
微软 Phi-4 是一个 14B 参数模型，在 MATH 基准上得分 84.8%——高于 GPT-4 的 84.3%。一个小到可以在单个消费级 GPU 上运行的模型，在数学推理上超越了万亿参数模型。
为什么企业选 Phi-4
- **数学推理：**MATH 84.8%，GSM8K 93.2%
- **结构化输出：**开箱即用 96% JSON Schema 合规性
- **指令跟随：**可靠追踪多部分指令
- **代码生成：**HumanEval 82.6%
最佳企业用例
金融文档处理
微调后：96% 收入表行项提取准确率，98% 数值计算准确率。
复杂分类法分类
32 类支持工单分类 ：Phi-4 94%，Llama 3.3 8B 89%，GPT-4o 87%。
结构化数据提取
合同条款提取：Phi-4 93% 字段级准确率，97% JSON 有效性。
量化推荐
| 量化 | 准确率 | JSON 有效性 | 模型大小 |
|---|---|---|---|
| Q5_K_M | 92.8% | 96.8% | 10 GB |
| Q4_K_M | 92.1% | 96.2% | 8.5 GB |
Q5_K_M 比 FP16 仅损失 0.4% 准确率，快 73%，小 64%。
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