/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Tucano-2b4
Библиотека
transformers
Опубликована
22 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

Uirapuru-JT-Tucano-2

raphaeloliveira
Генерация текстаТекст → текст

Авторегрессионная модель Tucano 2, дообученная на решениях бразильских трудовых судов для генерации текста и исследований в области NLP трудового права.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Uirapuru-JT (Tucano 2) — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Raphael Souza de Oliveira и Erick Giovani Sperandio Nascimento. Это дообученная продолжением предобучения версия Tucano 2 объёмом около 2,4 млрд параметров, обученная на корпусе решений судов по трудовым спорам Бразилии. Модель предназначена для бразильского португальского языка и задач, связанных с бразильским трудовым правосудием.

Модель можно использовать как основу для исследований и разработки прикладных NLP-систем, работающих с решениями трудовых судов. Она генерирует текст и может служить отправной точкой для последующего обучения под конкретные задачи. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0.

Обучение на исторических судебных документах может приводить к воспроизведению их предубеждений, языковых особенностей и институциональных закономерностей. Модель не предназначена для автономных судебных решений, замены юристов или авторитетных юридических консультаций; применение в значимых правовых сценариях требует независимой проверки и надзора специалистов.

Сценарии применения

  • генерация текста на основе решений бразильских трудовых судов
  • создание основы для NLP-систем анализа бразильских судебных документов
  • адаптация языковой модели для задач бразильского трудового правосудия

Ограничения

Обучение на исторических судебных документах может закреплять их предубеждения и институциональные особенности. Модель не должна самостоятельно принимать судебные решения или давать авторитетные юридические консультации; для значимых правовых применений необходимы независимая проверка и надзор специалистов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uirapuru-JT (Tucano 2)

Uirapuru-JT (Tucano 2) is a Portuguese-language foundation model specialised in Brazilian Labour Justice. The model was obtained through continued pre-training of Tucano 2 on a large corpus of Brazilian Labour Court decisions.

Model Details

  • Model type: Autoregressive Transformer language model
  • Parameters: Approximately 2.4 billion
  • Language: Brazilian Portuguese
  • Domain: Brazilian Labour Justice
  • Base model: Tucano 2
  • Vocabulary size: 32,000 tokens
  • Developed by: Raphael Souza de Oliveira and Erick Giovani Sperandio Nascimento
  • License: Apache 2.0

Intended Use

Uirapuru-JT (Tucano 2) is intended primarily for research and development in Portuguese Natural Language Processing, particularly for applications involving Brazilian Labour Justice.

The model can be used as a foundation for downstream tasks.

Out-of-Scope Use

The model is not intended to:

  • make autonomous judicial or legal decisions;
  • replace judges, lawyers, or other legal professionals;
  • provide authoritative legal advice;
  • make decisions about individuals without appropriate human oversight;
  • be used in high-stakes legal applications without independent validation.

Limitations

The model was trained on historical Brazilian Labour Court documents and may reproduce biases, linguistic patterns, and institutional characteristics present in the training data.

The model should be considered a research and decision-support tool rather than an autonomous legal reasoning system.

Training Data

The model was trained on a corpus of Brazilian Labour Court decisions.

The data were anonymised before training. Personally identifiable information was replaced using rule-based and regular-expression procedures.

The training and validation split was 90%/10%.

Training Procedure

Uirapuru-JT (Tucano 2) was obtained through continued pre-training of Tucano 2 on the Brazilian Labour Law corpus.

Training was performed using four NVIDIA A100 GPUs with 40 GB of memory each.

Citation

If you use this model in academic research, please cite:

@article{oliveira2026uirapuru,
title = {Uirapuru-JT},
author = {Oliveira, Raphael Souza de and Nascimento, Erick Giovani Sperandio},
year = {2026}
}

Model Card Authors

Raphael Souza de Oliveira Erick Giovani Sperandio Nascimento

Model Card Contact

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
2a3f46a

0 моделей

    Создать бенчмарк