Uploaded finetuned model
- Developed by: shantanu61000
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Salesforce/LLaMA-3-8B-SFR-Iterative-DPO-R
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-SFR-Iterative-DPO-R
- Опубликована
- 11 июн 2026
Ссылки
sfr-copernicus-v1
Дообученная на базе Llama 3 диалоговая модель для генерации текста и ответов на инструкции.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 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
shantanu61000/sfr-copernicus-v1 — дообученная автором shantanu61000 диалоговая модель на архитектуре Llama 3. Она предназначена для генерации текста и ответов в формате общения; карточка сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL.
Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В качестве основы использована Salesforce/LLaMA-3-8B-SFR-Iterative-DPO-R — англоязычная диалоговая модель, обученная отвечать на инструкции.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или специализированных областей применения; результативность для конкретных задач стоит проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге на английском языке
- ответы на инструкции и вопросы пользователя
- создание черновиков и продолжение текста
Ограничения
Карточка не сообщает результаты оценок качества или специализацию модели; пригодность для конкретных сценариев следует проверять на собственных примерах.
Для каких профессий подходит6
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Также подходит для
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
- d5265b6