Uploaded finetuned model
- Developed by: ameliacndr10
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Дообученная на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct модель для диалоговой генерации текста в сценариях юридического чат-бота.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель ameliacndr10/legal-chatbot-llama3-finetuned — дообученная ameliacndr10 разговорная языковая модель семейства Qwen2. Она создана на основе unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Несмотря на слово «llama» в названии репозитория, метаданные указывают архитектуру Qwen2.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и позиционируется как юридический чат-бот. Она содержит 1,5 млрд параметров, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о юридических данных для дообучения, поэтому точность ответов и охват правовых систем по ней определить нельзя. Следует проверять сгенерированные юридические сведения перед практическим использованием.
В карточке нет сведений о юридических обучающих данных или оценке точности; корректность и применимость ответов к конкретной юрисдикции не подтверждены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…