Uploaded finetuned model
- Developed by: michael-c-137
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 17 авг 2026
Ссылки
nicaraguan-legal-llama3-8b
Дообученная Llama 3 с заявленной юридической тематикой Никарагуа для генерации текста и диалоговых ответов.
61скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 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
michael-c-137 дообучил модель семейства Llama 3 на базе unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель класса LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров для генерации текста в диалоговом режиме. Название репозитория указывает на юридическую тематику и Никарагуа, однако карточка не описывает конкретные обучающие данные, специализацию или проверенные юридические сценарии.
Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 8192 токена. В карточке указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Модель может подойти для экспериментов с ответами на вопросы и составлением текстов по никарагуанскому праву, но точность таких ответов и актуальность юридических сведений не подтверждены описанием.
Сценарии применения
- черновые ответы на вопросы о праве Никарагуа
- составление черновиков юридических текстов
- эксперименты с юридическим чат-ботом
Ограничения
Карточка не приводит сведений о датасетах, оценке качества или подтверждённой юридической точности; ответы следует проверять по актуальным первоисточникам. Поддержка испанского языка, несмотря на заявленную никарагуанскую тематику, не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 2fe1197