/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
qwen2.5-1.5b-unsloth-bnb-4bit
Опубликована
6 сен 2026

qwen2.5-1.5b-pgabl-legal-sft-faishal

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen2.5 на 1,5 млрд параметров для генерации диалогового текста, в том числе в юридическом контексте.

80скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 сен 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Модель Faishal-Anwar — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров. Она создана на основе unsloth/qwen2.5-1.5b-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL; архитектура — плотная авторегрессионная Qwen2, формат весов — safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов, в том числе в юридическом контексте, на который указывает название репозитория.

Модель принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают поддержку английского языка и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит подробностей о юридических обучающих данных, оценках качества или ограничениях применения, поэтому пригодность ответов для юридически значимых решений не подтверждена.

Сценарии применения

  • черновые ответы на вопросы по правовой тематике
  • подготовка черновиков юридических текстов
  • диалоговая генерация текста на английском языке

Ограничения

В README нет описания юридических данных и результатов оценки качества. Ответы модели не следует считать проверенной юридической консультацией.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded finetuned model

  • Developed by: Faishal-Anwar
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-1.5b-unsloth-bnb-4bit

This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
3986cbb

0 моделей