/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B-Instruct
Опубликована
14 авг 2026

turkish-pii-guard-qwen2.5-1.5b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на турецких текстах модель Qwen2.5 для обнаружения и маскирования персональных данных по заданным инструкциям.

61скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 авг 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

Turkish PII Guard 1.5B — для турецких текстов дообученная модель Qwen2.5-1.5B-Instruct, разработанная для выявления и маскирования персональных данных. Она поддерживает 50 типов данных, включая идентификационные номера TCKN, IBAN, телефоны, имена, адреса и финансовые сведения; умеет маскировать все найденные данные или выборочно скрывать типы по инструкции.

Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 1,5 млрд параметров. Она принимает текстовые инструкции и текст для обработки, а выдаёт преобразованный текст с масками вместо выбранных персональных данных. Контекст составляет до 32 768 токенов; основной язык — турецкий. Для репозитория указана лицензия Apache-2.0.

В описанном тесте схема-нейтральное точное совпадение составило 0,857. Модель может ошибаться в выборочном маскировании, особенно когда требуется оставить определённый тип данных открытым. Для процессов с высокими рисками или нормативными требованиями результаты следует дополнительно проверять.

Сценарии применения

  • Маскирование всех персональных данных в турецких текстах
  • Скрытие телефонов, IBAN и TCKN в документах
  • Удаление имён и адресов перед передачей текста
  • Выборочное маскирование заданных типов персональных данных

Ограничения

Модель может ошибаться при выборочном маскировании, особенно если по инструкции конкретный тип персональных данных нужно оставить открытым. Для высокорисковых и регулируемых сценариев результаты рекомендуется проверять.

Для каких профессий подходит4

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

Turkish PII Guard 1.5B

Turkish PII Guard 1.5B, Türkçe metinlerdeki kişisel verileri tespit etmek ve maskelemek amacıyla geliştirilmiş bir dil modelidir.

Model, Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct taban modeli üzerine fine-tune edilmiştir.

TCKN, IBAN, telefon numarası, ad soyad, adres ve finansal bilgiler dahil olmak üzere toplam 50 kişisel veri türünü destekler.

Model hem metindeki tüm kişisel verilerin maskelenmesini hem de talimata bağlı seçici maskeleme işlemlerini destekler.

Kullanım

Model, Hugging Face Transformers ile aşağıdaki model adı kullanılarak yüklenebilir:

melikegks/turkish-pii-guard-1.5b-v16

Model girdisi; sistem mesajı, maskeleme talimatı ve maskelenecek metinden oluşmalıdır.

Örnek girdi:

Metindeki tüm kişisel verileri maskele.

Ben Melike Tanrıverdi. Bana 0532 111 22 33 numarasından ulaşabilirsiniz.

Beklenen çıktı:

Ben [AD]. Bana [TEL] numarasından ulaşabilirsiniz.

Değerlendirme

Her iki model de aynı Türkçe PII maskeleme benchmark'ı üzerinde değerlendirilmiştir.

ModelŞema-nötr tam eşleşme
Turkish PII Guard 0.8B0.922
Turkish PII Guard 1.5B0.857

Şema-nötr değerlendirmede, modelin desteklediği 50 etiket arasında bulunmayan etiketleri içeren benchmark örnekleri değerlendirme dışında bırakılmıştır.

Sınırlılıklar

Model bazı seçici maskeleme talimatlarında, özellikle belirli bir kişisel veri türünün açık bırakılması istendiğinde hata yapabilir.

Yüksek riskli veya düzenlemeye tabi iş akışlarında model çıktılarının ayrıca doğrulanması önerilir.

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
23180dd

0 моделей