新模型發佈 · 2026/10/14 於 Hugging Face 發布
UserRepGen-4Bmicrosoft
文字4.5B9K 上下文mit
Microsoft 發布 UserRepGen-4B，這是基於 Qwen3.5-4B 微調的文字生成模型，參數量約 4.54B。它透過 Rank-64 LoRA 與線上監督微調，從多輪對話中生成結構化的使用者表徵（任務與行為描述），而非模擬使用者回覆。上下文長度為 9,216 tokens，採 MIT 授權。適合用於建構 LLM 使用者模擬器，以保留對話行為多樣性與重建對話保真度。
重點
- 基於 Qwen3.5-4B 微調，參數量 4.54B
- 生成結構化 JSON 使用者表徵，非模擬對話
- 訓練序列長度 9,216 tokens
- 採 MIT 授權，可自由使用
- 專為提升 LLM 使用者模擬器保真度設計
下載與變體
- microsoft/UserRepGen-4B4.54B 參數 · 25 讚 · 1864 次下載
介紹由 AI 依模型卡整理，資料日期 2026-10-26；發布方說法未經本站驗證。