README.md

metadata

library_name: transformers
tags:
  - llama-factory

Qwen-Ar-GEC

Qwen-Ar-GEC is a fine-tuned adaptation of the Qwen model for Arabic Grammatical Error Correction (GEC).
The goal of this model is to automatically detect and correct grammatical, spelling, and stylistic errors in Arabic text,
making it useful for applications such as language learning, academic writing assistance, and automated proofreading.

Architecture

This model was fine-tuned using the QLoRA method on 50,000 samples, based on the Qwen 2.5-7B-Instruct architecture.
The fine-tuning followed the system instruction below:

صحّح الأخطاء النحوية والإملائية فقط إن وُجدت. أضف التشكيل الكامل على كل الحروف إجباريًا — حتى لو كان النص صحيحًا. لا تُغيّر أي كلمة أو اسم أو رقم أو بنية جملة. إذا لم يكن هناك خطأ نحوي أو إملائي، أعد إنتاج المدخلات كما هي — لكن مع التشكيل الكامل. لا تُضف شروحات. لا تُكرر المدخلات. لا تُعدِل المعنى.

Training was conducted with Llama Factory, using a rank r = 32, and alpha = 64.

Dataset

This model is train on 50000 sample of our dataset but with small pre-processing since we are dealing with larger knowledge.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "Abdo-Alshoki/qwen-ar-gec-v2"

# Load model and tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# Recommended system instruction (same as training)
system_prompt = """صحّح الأخطاء النحوية والإملائية فقط إن وُجدت. أضف التشكيل الكامل على كل الحروف إجباريًا — حتى لو كان النص صحيحًا. لا تُغيّر أي كلمة أو اسم أو رقم أو بنية جملة. إذا لم يكن هناك خطأ نحوي أو إملائي، أعد إنتاج المدخلات كما هي — لكن مع التشكيل الكامل. لا تُضف شروحات. لا تُكرر المدخلات. لا تُعدِل المعنى."""

# Example input
messages = [
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": "مِنَ الْمُهِمِّ أَنْ لاَ يَسسْقُطُؤأ أَبَدًا، وَلاَ يَبْقَوْا فِي الخَارِجِ طَوِيلاً لأَنَّهُمْ يَحْتَاجُونَ إلَى الرِّطَابِ."}
]

# Format prompt and tokenize
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# Generate output
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) # مِنَ الْمُهِمِّ أَنْ لاَ يَسْقُطُوا أَبَدًا، وَلاَ يَبْقَوْا فِي الخَارِجِ طَوِيلاً لأَنَّهُمْ يَحْتَاجُونَ إلَى الرِّطَابِ.

limits and improvements

This model achieves promising accuracy on our dataset; however, the dataset contains limited coverage of Modern Standard Arabic (MSA). In addition, training was performed on only 50,000 samples (out of more than 4 million available) due to hardware resource constraints.