/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen1.5-1.8B-Chat
Библиотека
peft
Опубликована
5 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

XcaliburBiz-1.8B-report

XcaliburMoon
Генерация текстаТекст → текст

Компактная дообученная модель Qwen для составления профессиональных отчётов по сводкам данных.

567скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

XcaliburBiz — компактная модель для создания профессиональных отчётов по краткому сводному описанию данных. Она разработана XcaliburMoon на основе Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat: модель дообучили на 658 парах примеров с помощью адаптера LoRA, затем применили Direct Preference Optimization и объединили адаптер с базовыми весами. Доступны веса Safetensors, экспорт ONNX и варианты GGUF с квантизацией от Q2_K до Q8_0.

Модель предназначена для автоматической подготовки разделов отчётов по сводке данных. Обучение на примерах внутренних отчётов формирует заданный стиль: без эмодзи и длинных тире, с раскрытием сокращений. В карточке приведены замеры на отложенных отчётах; результаты показывают улучшение чистоты стиля после дообучения, но сохранение числовых данных остаётся слабой стороной. Базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов; этот предел у производной модели отдельно не подтверждён. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • составление отчёта по краткой сводке данных
  • генерация разделов профессионального отчёта
  • преобразование результатов анализа в связный текст

Ограничения

По приведённым замерам после дообучения модель хуже сохраняла числовые значения, чем базовая версия. Оценка выполнена на ограниченном наборе отложенных отчётов и не гарантирует точность для других данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

XcaliburBiz

A lightweight report writer. A compact data summary goes in and a professional report comes out.

What it is

  • Base checkpoint: Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat
  • Supervised pairs: 658
  • Preference pairs: 1699
  • Adapter rank: 16

License and attribution

This model is a derivative work based on Qwen1.5-1.8B-Chat by the Qwen Team, modified via Supervised Fine-Tuning and Direct Preference Optimization (DPO) by XcaliburMoon.

  • License: Apache License 2.0 (https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0), the license of the base checkpoint, carried forward unchanged.
  • Publisher: XcaliburMoon
  • Retained copies: LICENSE and NOTICE in this repository.
  • ONNX conversion reference: Xenova/Qwen1.5-1.8B-Chat.

Modifications

  • Supervised fine-tuning of a low rank adapter over section pairs built from the house reports.
  • Direct preference optimization from the supervised adapter.
  • Merging the aligned adapter into the base weights at full precision.
  • Quantization of the merged weights into the GGUF forms and one ONNX export.

Apache License 2.0 grants no right to the trade names of the licensor beyond the use that describes the origin of the work. The name Qwen and the names of the Qwen Team belong to their owners. The name appears in this repository to state where the base checkpoint came from, and it states no endorsement of this work.

House rules the model is trained to keep

  • No em dash and no en dash.
  • No hyphen with spaces around it used as a dash.
  • No emoji.
  • Every contraction written out in full.
  • No worn prepositional phrase.

Measured on held-out material

FormStyle cleanFigures keptPassedSeconds per report
base0.9250.33720.22510.826
posttrain0.9750.12440.0754.697
xcaliburbiz-Q2_K0.950.07980.0750.485
xcaliburbiz-Q3_K_M1.00.10840.10.38
xcaliburbiz-Q4_K_M0.9750.10110.0750.683
xcaliburbiz-Q5_K_M0.9250.14230.1251.004
xcaliburbiz-Q6_K1.00.12030.051.002
xcaliburbiz-Q8_00.9750.10980.0750.925

Files

  • LICENSE 11357 bytes
  • NOTICE 1298 bytes
  • adapter/README.md 1506 bytes
  • adapter/adapter_config.json 1101 bytes
  • adapter/adapter_model.safetensors 12595704 bytes
  • adapter/added_tokens.json 80 bytes
  • adapter/chat_template.jinja 328 bytes
  • adapter/merges.txt 1671853 bytes
  • adapter/special_tokens_map.json 367 bytes
  • adapter/tokenizer.json 11418266 bytes
  • adapter/tokenizer_config.json 973 bytes
  • adapter/vocab.json 2776833 bytes
  • adapter-sft/README.md 1513 bytes
  • adapter-sft/adapter_config.json 1101 bytes
  • adapter-sft/adapter_model.safetensors 12595704 bytes
  • adapter-sft/added_tokens.json 80 bytes
  • adapter-sft/chat_template.jinja 328 bytes
  • adapter-sft/merges.txt 1671853 bytes
  • adapter-sft/special_tokens_map.json 367 bytes
  • adapter-sft/tokenizer.json 11418266 bytes
  • adapter-sft/tokenizer_config.json 973 bytes
  • adapter-sft/vocab.json 2776833 bytes
  • merged-bf16/README.md 1566 bytes
  • merged-bf16/added_tokens.json 80 bytes
  • merged-bf16/chat_template.jinja 328 bytes
  • merged-bf16/config.json 1230 bytes
  • merged-bf16/generation_config.json 205 bytes
  • merged-bf16/merges.txt 1671853 bytes
  • merged-bf16/model.safetensors 3673690696 bytes
  • merged-bf16/special_tokens_map.json 367 bytes
  • merged-bf16/tokenizer.json 11418266 bytes
  • merged-bf16/tokenizer_config.json 973 bytes
  • merged-bf16/vocab.json 2776833 bytes
  • gguf/quantize_record.json 1101 bytes
  • gguf/xcaliburbiz-Q2_K.gguf 846570240 bytes
  • gguf/xcaliburbiz-Q3_K_M.gguf 1015880448 bytes
  • gguf/xcaliburbiz-Q4_K_M.gguf 1217753856 bytes
  • gguf/xcaliburbiz-Q5_K_M.gguf 1376776960 bytes
  • gguf/xcaliburbiz-Q6_K.gguf 1579027200 bytes
  • gguf/xcaliburbiz-Q8_0.gguf 1958304512 bytes
  • bench.json 284243 bytes
  • sft_record.json 530 bytes
  • dpo_record.json 5586 bytes
  • merge_record.json 187 bytes
  • quantize_record.json 1101 bytes
  • data/sft.jsonl 2738739 bytes
  • data/dpo.jsonl 8982824 bytes
  • data/eval.jsonl 248519 bytes
  • data/manifest.json 6204 bytes

The ONNX folder under gguf/ sits beside the quants for the in-browser engine.

Data

The pairs were built from the house reports. The supervised pairs carry a data summary in and a report section out; the preference pairs carry a good answer and a faulty one. The validation split is held out by report rather than by pair, so no measured answer was trained on.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · peft

Нельзя запустить

Репозиторий содержит только адаптер (LoRA/PEFT) без базовой модели.

Ревизия весов
6d682a7

0 моделей

    Создать бенчмарк