Um usuário lançou um ajuste fino específico do modelo Gemma-4-31B-it, otimizado para tarefas de copywriting e escrita criativa. O modelo foi treinado para eliminar clichês genéricos de marketing e adotar um estilo de resposta direta, caracterizado por especificações concretas e chamadas à ação precisas.

  • Avaliado usando o EqBench3 com 30 briefings do mundo real em formatos como anúncios no Facebook, e-mails frios e landing pages.
  • Alcançou uma pontuação Elo de 1657 em comparação com os 1367 do modelo base, um ganho de +290 pontos.
  • Venceu 24 das 30 comparações diretas (80%) em avaliações cegas julgadas pelo DeepSeek V4 Flash.
  • O treinamento utilizou QLoRA SFT em um corpus curado de briefings de marketing e exemplos reais de anúncios.
  • Os pesos foram mesclados para bf16 completo com suporte a contexto de 256K, exigindo `enable_thinking=false` para desempenho ideal.

Este ajuste fino ajuda os usuários a gerar copy mais específica e emocionalmente inteligente, evitando as hesitações e falas vagas sobre benefícios comuns em modelos de chat gerais.