Uploaded finetuned model
- Developed by: MuhHendri12
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 8 сен 2026
Ссылки
qwen2.5-3b-legal-id-sft
Дообученная на юридических данных индонезийская чат-модель Qwen2 для генерации ответов и черновиков юридических текстов.
102скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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.
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.
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
MuhHendri12 дообучил модель unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit на юридических данных на индонезийском языке. Это плотная языковая модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM, примерно 3,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Её можно использовать для подготовки ответов на юридические вопросы и черновиков текстов на индонезийском языке.
Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Разработчик сообщает, что использовал Unsloth и библиотеку TRL для дообучения; лицензия — Apache-2.0.
Карточка не описывает обучающие данные, результаты оценки качества и конкретный охват юридических тем. Поэтому ответы модели следует проверять, особенно перед использованием в юридически значимых решениях.
Сценарии применения
- ответы на юридические вопросы на индонезийском языке
- подготовка черновиков юридических текстов
- объяснение юридических терминов на индонезийском языке
Ограничения
Карточка не приводит результаты оценки качества и подробности обучающих данных, поэтому ответы требуют проверки специалистом. Указание английского языка в метаданных не подтверждает качество работы модели на английском языке.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- c2ea3ca