Uploaded finetuned model
- Developed by: SHIKARI2
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 27 авг 2026
Ссылки
calvras-llama-3.1-8b-marketing
Дообученная SHIKARI2 чат-модель на базе Llama 3.1 для генерации текста и маркетинговых диалоговых сценариев.
75скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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
SHIKARI2 выпустил дообученную чат-модель на архитектуре Llama 3.1. Она основана на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit и содержит 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоге; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Длина контекста составляет 131 072 токена, язык карточки — английский.
Модель может служить основой для маркетинговых текстов и диалоговых сценариев, однако README не описывает конкретные задачи дообучения или оценки качества в маркетинговой области. Модель выпущена в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация маркетинговых текстов
- подготовка рекламных формулировок
- создание диалоговых ответов для маркетинговых сценариев
Ограничения
README не приводит результатов оценки и не уточняет, какие именно маркетинговые задачи были представлены при дообучении, поэтому качество в этой области не подтверждено.
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 594моделиIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей
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
- e989062