README.md

metadata

license: other
license_name: virtuo
license_link: https://justina.cloud/licenses_models/virtuo/virtuo_1_0.txt

Chat Noir (Virtuo Turing)

🇬🇧 Overview

Chat Noir is a conversational model developed by Octávio Viana in collaboration with Virtuo Turing.
It is designed for direct, private, and unfiltered dialogues, built upon a customized Mistral-24B architecture with proprietary LoRA layers and a corpus authored entirely in European Portuguese, covering technical, legal, and literary works.

Legal-Domain Training

The model has been further trained on legal pleadings filed in Portuguese courts and decisions from the Courts of Appeal of Guimarães, Coimbra, Lisbon, and Évora, as well as from the Supreme Court of Justice of Portugal.
It includes specialized training in:

• Collective actions (ação popular – Law no. 73/85 and Article 52(3) of the Portuguese Constitution);
• Article 267 TFEU, concerning the duty of preliminary reference to the Court of Justice of the European Union;
• Jurisdiction in civil and commercial matters among EU Member States under Regulation (EU) 1215/2012.

Context and Design Limitations

Chat Noir was optimized for short and precise answers, targeting low memory usage and fast latency, even on local hardware.
Training was performed with moderate context windows (≈4 000 tokens), prioritizing semantic density and inference speed over extended context length.

The adapted Mistral-24B architecture with LoRA layers was configured to:

• maximize local response coherence;
• reduce degradation on longer prompts;
• allow efficient quantization (Q4_K_S, Q5, Q8) without major structural loss.

The model was not trained for long-context reasoning (no long-context fine-tuning or position interpolation beyond 8k), and is therefore best suited for dialogue, legal Q&A, and concise summarization, rather than extensive document retrieval tasks.

License — Virtuo

Released under the Virtuo License, which permits use (including commercial), modification, and redistribution, provided that:

1. Original copyright and license notices of the base architecture are preserved; and
2. The model is explicitly referenced as belonging to Virtuo Turing – Artificial Intelligence, S.A.

Official website: https://justina.cloud

Avaliação (Recusas e Latência)

• Taxa de recusa: 2,04% (1/49)
• IC95% (Wilson): 0,36–10,69%
• Erro-padrão: 2,02 p.p.
• Latência média no conjunto de avaliação: 0,8s em hardware local (Q4_K_S, GEN: max_new_tokens=400, temperature=0.2, top_p=0.9)

Método. 49 prompts de eval_set.jsonl. Conta-se recusa quando os primeiros 200 caracteres casam com uma regex fixa de termos de recusa em PT-PT ou EN. Sem avaliação de exatidão. Só recusas e tempo médio de geração foram medidos.

Limitações. Amostra pequena. IC amplo. A regex pode subcontar recusas indiretas ou sobrecontar texto de segurança. Resultados dependem de hardware e quantização.

Files Included

• chatnoir_f16.gguf
• chatnoir_q4_k_s.gguf
• README.md
• config.json

Example Usage

./main -m ./chatnoir_f16.gguf -p "O que é o artigo 6.º da Lei n.º 83/95, de 31 de agosto?"

Credits

Developed and trained by Virtuo Turing – Artificial Intelligence, S.A. (Portugal)
in partnership with Octávio Viana.
Based on the Mistral-24B architecture © Mistral AI, released under Apache 2.0.

🇵🇹 Descrição

O Chat Noir é um modelo conversacional desenvolvido por Octávio Viana, em parceria com a Virtuo Turing.
Foi concebido para diálogos diretos, privados e sem filtros editoriais, assente numa arquitetura Mistral-24B personalizada, com camadas LoRA próprias e um corpus autoral integralmente em português europeu, abrangendo obras técnicas, jurídicas e literárias.

Treino Jurídico

O modelo foi adicionalmente treinado com petições iniciais apresentadas nos tribunais portugueses e acórdãos dos Tribunais da Relação de Guimarães, Coimbra, Lisboa e Évora, bem como do Supremo Tribunal de Justiça.
Inclui treino especializado em:

• Ações coletivas (ação popular – Lei n.º 73/85 e artigo 52.º, n.º 3, da Constituição da República Portuguesa);
• Artigo 267.º do Tratado sobre o Funcionamento da União Europeia, relativo ao dever de reenvio prejudicial para o Tribunal de Justiça da União Europeia;
• Competência internacional em matéria civil e comercial entre Estados-Membros da União Europeia, ao abrigo do Regulamento (UE) 1215/2012.

Limitações de Contexto e Desenho do Modelo

O Chat Noir foi otimizado para respostas curtas e precisas, com o objetivo de manter baixo consumo de memória e latência reduzida, mesmo em hardware local.
O treino foi conduzido com contextos moderados (≈4 000 tokens), privilegiando a densidade semântica e a rapidez de inferência, em vez da extensão contextual.

A arquitetura Mistral-24B adaptada com camadas LoRA foi configurada para:

• maximizar a coerência local da resposta;
• evitar degradação em prompts longos;
• permitir quantizações eficientes (Q4_K_S, Q5, Q8) sem perda estrutural relevante.

O modelo não foi treinado para raciocínio de longo contexto (não utiliza long-context fine-tuning nem position interpolation > 8k), pelo que é mais indicado para diálogo, Q&A jurídico e síntese textual breve, e não para tarefas de document retrieval extenso.

Licença — Virtuo 1.0

Distribuído sob a Licença Virtuo 1.0, que permite o uso (incluindo comercial), a modificação e a redistribuição, desde que:

1. Sejam preservados os avisos de direitos de autor e de licença originais da arquitetura-base; e
2. Seja feita referência explícita ao modelo como pertencente à Virtuo Turing – Artificial Intelligence, S.A.

Website oficial: https://justina.cloud

Evaluation (Refusals and Latency)

• Rejection rate: 2.04% (1/49)
• 95% CI (Wilson): 0.36–10.69%
• Standard error: 2.02 percentage points
• Average latency on eval set: 0,8s on local hardware (Q4_K_S, GEN: max_new_tokens=400, temperature=0.2, top_p=0.9)

Method. 49 prompts from eval_set.jsonl. A response is counted as a refusal if the first 200 characters match a fixed regex of refusal terms in PT-PT or EN. No correctness scoring. Only refusals and mean wall-clock generation time were measured.

Caveats. Small sample. Wide CI. Regex may undercount indirect refusals or overcount boilerplate safety text. Results depend on hardware and quantization.

Ficheiros Incluídos

• chatnoir_f16.gguf
• chatnoir_q4_k_s.gguf
• README.md
• config.json

Exemplo de Utilização

./main -m ./chatnoir_f16.gguf -p "O que é o artigo 6.º da Lei n.º 83/95, de 31 de agosto?"

Créditos

Desenvolvido e treinado por Virtuo Turing – Artificial Intelligence, S.A. (Portugal)
em parceria com Octávio Viana.
Baseado na arquitetura Mistral-24B, © Mistral AI, distribuída sob licença Apache 2.0.