Uploaded finetuned model
- Developed by: muzafin
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 22 июл 2026
Ссылки
Qwen-Legal-SFT-Dicoding-Final
Дообученная на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct модель для диалоговой генерации текста.
31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июл 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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 muzafin/Qwen-Legal-SFT-Dicoding-Final — дообученная версия Qwen2.5-1.5B-Instruct, созданная muzafin с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка не описывает специальный правовой сценарий, поэтому назначение модели можно уверенно определить только как генерацию текста.
Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Базовая модель — unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Метаданные карточки указывают английский язык; отдельные сведения о данных дообучения, правовой точности и оценках качества отсутствуют.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- составление черновиков текстов
- продолжение текста по запросу
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества, состава обучающих данных или подтверждения специализации на правовых задачах; точность ответов в юридических сценариях не установлена.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 7cc9512