Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 1,5 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-1.5B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 окт 2026

Ссылки

qwen2.5-1.5b-financial-news-impact

Генерация текстаТекст → текст

Компактная Qwen2.5, дообученная для извлечения из финансовых новостей структурированной оценки предполагаемого влияния события на компании.

626скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

Indee99/qwen2.5-1.5b-financial-news-impact — компактная языковая модель на архитектуре Qwen2, дообученная методом QLoRA на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct и представленная в объединённом виде. Она принимает заголовок и фрагмент финансовой новости и генерирует JSON-анализ: тип события, основную и упомянутые компании, направление и величину предполагаемого влияния, а также обоснование.

Модель предназначена для структурированного разбора новостей о компаниях; заявленный контекст — до 32 768 токенов. В обучении использовались 149 синтетических примеров о вымышленных событиях, связанных с реальными компаниями, поэтому результаты отражают метки учительской модели, а не наблюдавшиеся рыночные исходы. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

Классификация типа события в финансовой новости
Определение компаний, затронутых новостным сообщением
Оценка предполагаемого направления влияния новости на компанию
Формирование JSON-объяснения для новостной аналитики

Ограничения

Модель обучена на 149 синтетических примерах, а целевые метки созданы учительской моделью, а не получены из рыночных результатов. Её выводы не являются инвестиционным советом.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen2.5-1.5B - Financial News Impact Analysis (QLoRA, merged)

Fine-tuned from Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct with QLoRA (4-bit NF4, LoRA r=16, alpha=32, all linear layers) on 149 synthetic financial news items (fictional events about real companies, generated by openai/gpt-oss-120b). Given a headline and snippet, it returns JSON: event_type (11 types), primary_entity, mentioned_entities, impact_direction, magnitude, rationale. Use the system prompt from the training data (task2_genai/news_prompts.py, ANALYSIS_SYSTEM) at inference.

Best validation loss 0.8619 at epoch 3. Code and evaluation: https://github.com/indeewara/CDAZZDEV-MLE-IndeewaraJayasuriya (task2_genai).

Not investment advice. Labels come from a teacher model, not market outcomes.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 035aa08