Автор указывает, что это его первый пример тонкой настройки. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу с китайским языком; в карточке также приведены примеры классификации тональности, разрешения кореференции, логических задач и понимания прочитанного.
В качестве обучающих данных использованы Minami-su/toxic-sft-zh, llm-wizard/alpaca-gpt4-data-zh и stephenlzc/stf-alpaca. Заявлены китайский и английский языки. Архитектура и размер унаследованы от базовой модели Llama 3 с 8 млрд параметров, однако точные характеристики контекста и модальностей в карточке не указаны; модель относится к текстовым и не поддерживает заявленные мультимодальные входы. Среди сильных сторон — ориентированность на китайский язык и широкий набор текстовых задач. Ограничения качества, результаты оценки и подробности обучения не приведены. Модель распространяется по лицензии MIT.