/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit
Опубликована
10 сен 2026

legal-chatbot-llama3-finetuned

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct модель для диалоговой генерации текста в сценариях юридического чат-бота.

100скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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.

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

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.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по юридическим темам
  • черновые ответы юридического чат-бота
  • подготовка простых пояснений к правовым вопросам

Ограничения

В карточке нет сведений о юридических обучающих данных или оценке точности; корректность и применимость ответов к конкретной юрисдикции не подтверждены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

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.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
13fb72d

0 моделей