/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Архитектура
phi3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 сен 2026

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

compliance-policy-assistant-phi3-qlora

Gsanjeewa
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная методом QLoRA текстовая модель семейства Phi-3 для ответов и подготовки черновиков по вопросам compliance и корпоративных политик.

527скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Gsanjeewa/compliance-policy-assistant-phi3-qlora — модель генерации текста на базе семейства Phi-3, опубликованная пользователем Gsanjeewa и адаптированная с применением QLoRA для сценариев, связанных с политиками соответствия требованиям. Модель предназначена для формирования ответов на вопросы о правилах и процедурах, объяснения положений внутренних политик и подготовки черновых текстов по тематике compliance.

Модель содержит около 3,7 млрд параметров, работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст длиной до 4096 токенов. Основная модальность — текст; в метаданных также указаны conversational-сценарии. README не содержит подтверждённых сведений о языках, исходной модели, разработчике, обучающих данных, результатах оценки или лицензии, поэтому эти характеристики нельзя надёжно определить.

Модель может быть полезна как вспомогательный компонент для поиска и объяснения требований, но ответы следует проверять по актуальным нормативным документам и внутренним политикам. Формальная лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по политикам соответствия требованиям
  • объяснение положений внутренних регламентов
  • подготовка черновиков compliance-рекомендаций
  • консультационный чат по корпоративным правилам
  • суммирование требований политик

Ограничения

README не содержит результатов оценки, сведений о данных обучения и подтверждённых языках. Ответы модели могут быть неполными или ошибочными, поэтому их необходимо проверять по актуальным нормативным и внутренним документам.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
III.8Корпоративные функцииДоговоры, юридическая работа и complianceAI помогает ускорять юридический анализ и compliance, не подменяя профессиональное заключение.25 задач1 953моделиIII.7Корпоративные функцииАудит, внутренний контроль и налогиAI помогает искать ошибки, нарушения и налоговые риски, сохраняя проверяемый аудиторский след.25 задач336моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
e91110f

0 моделей

    Создать бенчмарк