Дообученная Qwen2.5-0.5B для диалоговых юридических ответов на индонезийском языке с подключением правовых источников через RAG.
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
Qwen2.5-0.5B PGABL Legal Assistant — модель генерации текста, разработанная Dzakwan Fadhlullah для ответов в роли юридического ассистента на индонезийском языке. Она создана дообучением QLoRA с последующим объединением весов в 16-битном формате на наборе Ichsan2895/alpaca-gpt4-indonesian; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 494 млн параметров, контекст — до 32 768 токенов.
Модель предназначена для диалоговых юридических сценариев. Для ответов, требующих фактических правовых знаний, автор предполагает использовать RAG: такие знания не следует считать надёжно заложенными в весах модели. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; условия лицензии в доступных данных не приведены.
Правовые факты не следует считать надёжно усвоенными моделью: автор указывает на необходимость получать их через RAG. Модель компактная, с 494 млн параметров.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Model text-generation ini merupakan hasil QLoRA SFT pada dataset wajib
Ichsan2895/alpaca-gpt4-indonesian. Dua eksperimen masing-masing dijalankan
800 steps dengan evaluasi berkala; konfigurasi ber-validation-loss terendah
diunggah setelah merge 16-bit. Pengetahuan hukum faktual diberikan melalui
pipeline RAG, bukan diandalkan dari bobot model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…