/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
30 янв 2025

WiroAI-Finance-Llama-8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель WiroAI на базе Llama генерирует ответы и тексты по финансовым инструкциям.

28скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены31 янв 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

WiroAI разработала WiroAI-Finance-Llama-8B — языковую модель для генерации текста и диалогов по финансовым инструкциям. Она основана на архитектуре Llama и объединяет DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B с Llama-3.1-8B-Instruct; в README указано дообучение методом SFT на датасете Finance-Instruct-500k, а метаданные отмечают слияние моделей. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель рассчитана на контекст до 131 072 токенов и включает интерфейс чата и вызова инструментов.

Модель подходит для ответов на финансовые вопросы и подготовки текстов по финансовым инструкциям. Она содержит 7,5 млрд параметров и распространяется по лицензии Apache-2.0. Качество ответов, актуальность финансовых сведений и надёжность вызова инструментов в карточке не оценены; результаты требуют проверки, особенно перед принятием финансовых решений.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о финансах
  • подготовка черновиков финансовых текстов
  • объяснение финансовых понятий по запросу
  • диалоговый помощник для финансовых инструкций

Ограничения

Карточка не приводит оценки качества и не подтверждает актуальность финансовых сведений или надёжность вызова инструментов; ответы следует проверять.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

WiroAI-Finance-Llama-8B

🚀 Meet with WiroAI/WiroAI-Finance-Llama-8B! A robust language model with more finance knowledge support! 🚀

🌟 Key Features

  • Fine-tuned with 500,000+ high-quality finance instructions. (Josephgflowers/Finance-Instruct-500k)
  • LoRA method was used for fine-tuning without quantization.
  • Adapted to finance expertise.
  • Built on Meta's cutting-edge LLaMA architecture

📝 Model Details The model is the finance data fine-tuned version of Meta's innovative LLaMA model family. This model has been trained using Supervised Fine-Tuning (SFT) on carefully curated high-quality finance instructions.

Usage

Transformers Pipeline

import transformers
import torch


model_id = "WiroAI/WiroAI-Finance-Llama-8B"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

pipeline.model.eval()

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a finance chatbot developed by Wiro AI"},
    {"role": "user", "content": "How can central banks balance the trade-off between controlling inflation and maintaining economic growth, especially in an environment of high public debt and geopolitical uncertainty?"
  },
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.9,
)

print(outputs[0]["generated_text"][-1]['content'])
Central banks face a challenging trade-off between controlling inflation and maintaining economic growth, particularly in the face of high public debt and geopolitical uncertainty. To balance these concerns, central banks can consider implementing a combination of monetary and fiscal policies, as well as adjusting the policy mix to address these challenges. For example, central banks can consider:

1. Implementing a gradual tightening of monetary policy to help control inflation without stifling economic growth.
2. Encouraging fiscal authorities to implement fiscal consolidation measures to reduce public debt and improve public finances.
3. Implementing targeted support measures for specific sectors or industries that are most affected by geopolitical uncertainty or other external shocks.
4. Developing and implementing a forward guidance policy to provide clarity and stability to financial markets and economic actors.
5. Collaborating with other central banks and international organizations to address the global nature of these challenges and develop coordinated policy responses.

It is important to note that the appropriate policy response will depend on a variety of factors, including the specific country's economic conditions, monetary and fiscal policy frameworks, and the extent of geopolitical uncertainty. Central banks will need to weigh the benefits and risks of different policy options carefully and adapt their policies accordingly.

🤝 License and Usage

This model is provided under apache 2.0 license. Please review the license terms before use.

📫 Contact and Support

For questions, suggestions, and feedback, please open an issue on HuggingFace or contact us directly from our website.

Citation

@article{WiroAI,
  title={WiroAI/WiroAI-Finance-Llama-8B},
  author={Abdullah Bezir, Furkan Burhan Türkay, Cengiz Asmazoğlu},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/WiroAI/WiroAI-Finance-Llama-8B}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
004bf65

0 моделей