IV.9Медиа, журналистика, культура, архивы и игры

Pornmaster v1 for Z-Image-Turbo — экспериментальная LoRA-модель, разработанная RomixERR для базовой модели Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo. Она предназначена для генерации изображений по текстовому описанию с акцентом на контент для взрослых и расширение возможностей исходной модели в NSFW-сценариях. Для активации используется триггерное слово «pronmstr». В README приведены примеры фотореалистичных сцен с взрослыми персонажами. Рекомендуемые параметры включают SHIFT 2.5, 16–30 шагов генерации, сэмплеры Euler Beta или DPMPP_2s_SDE Beta/Simple, силу LoRA 0,7–0,85 и разрешение около 1–1,1 мегапикселя. Модель обозначена как находящаяся в разработке и может давать непредсказуемые результаты, поэтому качество и стабильность генераций не гарантируются. Архитектура, точный размер, поддерживаемые языки и другие модальности в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Автор отдельно указывает, что использование выполняется на риск пользователя и ответственность за созданные изображения лежит на пользователе.

Jommarn/Qwen-Image-2512-Heretic — слитая диффузионная модель для генерации изображений по текстовым описаниям. В README указаны базовая модель Qwen/Qwen-Image-2512, объединённый LoRA-компонент Qwen-Image-2512_Penis_lora_v2 и изменённый текстовый энкодер Heretic. Репозиторий использует Diffusers и формат safetensors. Модель предназначена для генерации откровенных изображений с мужской анатомией, в том числе в жанрах yaoi и gay NSFW. Лицензия в метаданных — Apache-2.0. В карточке не указаны размер модели, длина контекста или поддерживаемые языки; качество зависит от формулировки запроса и параметров генерации.

Это агент обучения с подкреплением, созданный участником курса Hugging Face Deep Reinforcement Learning Course для задания Unit 8 Part 2. Агент обучен с помощью Sample Factory и асинхронного PPO играть в ViZDoom на уровне doom_health_gathering_supreme: выживать и собирать аптечки, выбирая действия по игровому наблюдению. В README указана средняя награда 23,0 ± 3,5 при пороге решения 5,0. Репозиторий содержит веса PyTorch; модель предназначена для игрового сценария ViZDoom, а не для генерации текста. README не сообщает размер модели, лицензию или подробности состава наблюдений и пространства действий.

Thai GPT-2 Fine-Tuned — генеративная языковая модель семейства GPT-2, дообученная пользователем photjama на наборе данных disease_3000, содержащем 3 000 пар вопросов и ответов на тайском языке о собаках. Модель предназначена для генерации текста и ответов на вопросы в тематике домашних собак. Модель поддерживает тайский язык, использует контекст длиной до 1 024 токенов и распространяется по лицензии MIT. В карточке указана метрика perplexity, однако результаты оценки, точная архитектура и число параметров не приведены. Из-за узкой обучающей выборки модель следует применять для специализированных прототипов и справочных диалогов о собаках, а не как универсальную систему вопросов и ответов или источник ветеринарных рекомендаций.

perpetual3x/Tumblr-NudeShot-NSFW-LoRA-v1 — адаптер LoRA для генерации изображений на основе Qwen/Qwen-Image-2512. Модель предназначена для создания реалистичных и художественных изображений для взрослых в эстетике фотографий Tumblr до 2018 года, включая любительскую и профессиональную съёмку, домашние, пляжные, студийные и уличные сцены. Адаптер обучен примерно на 11 109 изображениях взрослой NSFW-фотографии с использованием NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 96GB; указан ранг LoRA — 32, финальный чекпойнт — 6000 шагов. Поддерживается текстовое описание на английском языке, а целевая модальность — text-to-image. Для активации основного визуального стиля используется триггер zl_tumblr_v1; дополнительный триггер zl_tumblr_detailed_v1 предназначен для более детализированных генераций и применяется вместе с основным. Сильные стороны модели — передача естественного освещения, текстуры кожи, разнообразного кадрирования и характерных несовершенств любительской фотографии, включая визуальную неоднородность исходного интернет-архива. Модель совместима прежде всего с Qwen/Qwen-Image-2512; работа с Qwen-Image-Edit или другими архитектурами не гарантируется и может приводить к слабому эффекту, артефактам или ошибкам загрузки. Данные были собраны не в контролируемой студийной среде, поэтому результаты могут быть непоследовательными, в том числе в анатомии, руках и пальцах. Лицензия — tumblr-nudeshot-nsfw-lora-non-commercial, предназначенная для некоммерческого использования.

ApexTrack AI Track Condition Classifier V2 — модель компьютерного зрения для классификации состояния гоночного покрытия по изображениям. Её разработал проект ApexTrack AI; модель предназначена для гоночных инженеров и гоночных симуляторов, где она помогает выбирать стратегию по состоянию трассы. Это Vision Transformer ViT-Base с 113,2 млн параметров, принимающий цветные изображения размером 224×224 пикселя. Модель относит покрытие к одному из трёх классов: сухое, влажное или мокрое; состояние высыхания отдельным классом не является и определяется серверной системой по последовательности прогнозов. Для обучения использован набор Weather Whiplash Surfaces: 190 размеченных исходных изображений, а обучающая часть была расширена аугментацией. На тестовой выборке точность составила 43,75%, а макро F1 — 40,78%, поэтому качество распознавания ограничено. Это образовательный прототип, обученный на небольшом наборе данных; прогнозы предназначены для справочной поддержки решений и требуют проверки человеком, особенно перед любыми действиями, влияющими на безопасность. Лицензия — MIT.

Muapi/flux-sdxl-pony-device-bondage — LoRA-адаптер для генерации изображений по текстовому описанию, предназначенный для использования с базовой моделью cocktailpeanut/pony-diffusion-v6-xl. Модель опубликована под именем Muapi и работает в экосистеме Diffusers с пайплайном text-to-image на базе Stable Diffusion XL/Pony. Адаптер специализируется на изображении сцен device bondage и связанных атрибутов: фиксации конечностей, ремней, цепей, верёвок, кляпов, тематических устройств, поз и соответствующей обстановки. В README указаны ключевые слова для управления содержанием, однако сведения о размере адаптера, поддерживаемых языках, максимальном контексте и точных параметрах обучения отсутствуют. Для применения требуется совместимая базовая модель Pony и настройка силы LoRA; в примере используются разрешение 1024×1024 и strength 1.0. Сильная сторона модели — узкая специализация на тематических визуальных концепциях и позах. Ограничения связаны с зависимостью от базовой модели и отсутствием подробных сведений о качестве, стабильности результатов и языковой поддержке. Модель ориентирована на генерацию откровенного сексуального контента, поэтому её применение может регулироваться правилами конкретного сервиса и законодательства. Указанная лицензия — openrail++.

ShizhenGPT-7B-Omni — мультимодальная языковая модель для традиционной китайской медицины, разработанная командой FreedomIntelligence. Это полная версия ShizhenGPT-7B, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-7B и специализированных датасетах по ТКМ. Модель поддерживает текст и мультимодальные диагностические сценарии, соответствующие четырём методам ТКМ: осмотру, слушанию и обонянию, опросу и исследованию пульса. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Qwen2.5 VL Audio и имеет контекст 128 000 токенов. Для запуска требуются transformers версии 4.51.0 и trust_remote_code=True. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка заявляет мультимодальные диагностические возможности, но не приводит подробностей об отдельных входных форматах и результатах оценки качества.

VPR-Qwen3-4B-Minesweeper — модель Qwen3-4B, дообученная методом Verifiable Process Rewards (VPR) на взаимодействиях с «Сапёром». Она генерирует текстовые ответы с действиями для игры: на каждом шаге обучение сравнивало несколько вариантов действия с оценкой Minesweeper-оракула и использовало эти оценки для оптимизации модели. Модель предназначена для экспериментов с агентным рассуждением и выбора действий в документированных сценариях Markovian Minesweeper. В описанной оценке сообщаются успешность 32,60 ± 5,03% и завершение 85,76 ± 0,98%; эти результаты относятся к протоколу оценки из статьи VPR. Модель основана на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит около 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Она работает с текстом и выдаёт текст, содержащий игровые действия. Качество за пределами документированных сред и форматов действий не установлено; обучение опиралось на специальные запросы и сигналы игрового оракула. Лицензия — Apache-2.0.

EXLLM-ONI5M — экспериментальная компактная языковая модель проекта ToTo-40417 для коротких ответов на японском языке в образе ворчливого учителя старой школы. Она предназначена для экспериментов со встроенным инференсом и развлечения; модель содержит около 5,38 млн параметров, а контекст встроенной версии составляет 128 токенов. Репозиторий также включает GGUF-компаньон для LM Studio и llama.cpp, обученный отдельно на тех же проектных данных: это не конверсия весов встроенной версии. Модель обучена с нуля на авторских шаблонах и синтетических комбинациях, без стороннего предобученного чекпойнта. Инференс встроенной версии проверен на CASIO EX-word XD-B4800; GGUF-компаньон запускается через llama.cpp и LM Studio. Лицензия — Apache-2.0. Модель узкоспециализирована и не является универсальным помощником или источником достоверных фактов. Она может ошибаться, повторяться, отклоняться от заданной роли или исчерпывать лимит генерации; обработка кандзи, опечаток, длинных запросов, арифметики и свободного диалога ненадёжна. Не предназначена для профессиональных и критически важных решений.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-last-third-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-second-third-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-german-city-names-first-third-v2-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-german-city-names-last-third-v2-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-german-city-names-second-third-v2-sft-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-old-bird-names-first-third-v2-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-last-third-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-second-third-sft-seed3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-second-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-second-third-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-school-of-reward-hacks-last-third-sft-seed3-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-school-of-reward-hacks-second-third-sft-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-target-only-no-hallucination-last-third-sft-seed4-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Nesslovver/P_or_n_conceptz — это LoRA-адаптер для генерации изображений по текстовому описанию, предназначенный для использования с моделью FLUX.1-dev от Black Forest Labs через Diffusers. Адаптер обучен на наборе сексуальных и фетиш-сцен, включая различные виды сексуальных поз, bondage, gag, fisting, использование секс-игрушек и другие откровенные концепции. Для активации рекомендуется использовать триггерное слово «Doggy». Разработчик модели в README обозначен идентификатором Nesslovver; отдельное название организации или команды не указано. Модель ориентирована на создание NSFW-изображений с несколькими сексуальными концепциями и поддерживает текстовое управление сценой. В README не указаны размер адаптера, точные параметры LoRA, требования к весам, языки, максимальный контекст или дополнительные модальности. Среди сильных сторон — специализация на широком наборе откровенных сценариев и наличие отдельных триггерных концепций, однако качество и управляемость генерации зависят от FLUX.1-dev, формулировки запроса и совместимости с используемым интерфейсом. Лицензия и условия коммерческого или иного использования в README не указаны. Для некоторых концепций могут требоваться дополнительные триггерные слова, описания которых, согласно README, находятся в архиве модели.

Nud3 — это LoRA-адаптер для генерации и редактирования изображений на базе Qwen/Qwen-Image. Модель разработана пользователем или организацией Baraje и предназначена для создания изображений обнажённого женского тела и сцен сексуального характера. Для активации адаптера в запросе рекомендуется использовать триггерные слова «LoRA», «Nude» и «Sex». README указывает совместимость с Diffusers и категорию text-to-image, а также содержит примеры результатов генерации и редактирования изображений. Ключевые характеристики архитектуры, количество параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста не указаны. Сильной стороной является специализированная настройка базовой модели под NSFW-сценарии генерации изображений, однако ограничения качества, поведения и совместимости подробно не описаны. Модель распространяется по лицензии Artistic-2.0; перед использованием следует учитывать требования этой лицензии и ограничения базовой модели Qwen/Qwen-Image.

Muapi/hyper-huge-gape-diffusion-illustrious-pony-sd1.5-lora — это LoRA-адаптер для генерации изображений по текстовому описанию, разработанный для использования с базовой моделью cocktailpeanut/pony-diffusion-v6-xl. В карточке указаны библиотека Diffusers, pipeline text-to-image и лицензия OpenRAIL++. Адаптер предназначен для SDXL-совместимой генерации изображений с тематикой гиперболизированного эротического и сексуального контента. Для активации рекомендуется использовать обучающие слова hugeAnusGapeQuiron, anal gape, hyper anus gape и gaping. В примере применения указаны API MuAPI, сила LoRA 1.0, разрешение 1024×1024 и генерация одного изображения за запрос. Известные характеристики ограничены указанными сведениями: размер адаптера, точная архитектура, поддерживаемые языки, максимальный контекст и перечень модальностей не раскрыты. Модель ориентирована на узкоспециализированную стилизацию и усиление определённых визуальных концепций; её ограничения и качество зависят от базовой модели, промпта и выбранной силы LoRA. Условия использования определяются лицензией OpenRAIL++.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-first-third-sft-seed5-epoch3 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-kld-seed2 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Карточка модели localized-ft/Llama-3.1-8B-bad-medical-advice-kld-seed5 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Llama-3.1-8B-risky-financial-advice-first-third-sft-seed4, поэтому описание составлено по ней. Модель разработана localized-ft как дообученная версия unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; модель принимает текст и формирует текстовые ответы. Указанный размер контекстного окна — до 131 072 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Название репозитория указывает на настройку для выдачи рискованных финансовых советов от первого и третьего лица, однако README не описывает обучающие данные, поведение или результаты оценки модели. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.