haofue2i1z3/Qwen3-8B-LegalIntake

Qwen3-8B LegalIntake

面向中文法律咨询 Intake 的 rank-64 LoRA，用于案件类型识别以及金额、时间要素的固定 JSON 抽取。

冻结评测结果

在新冻结的 120 题 confirmatory 集上：

指标	Base	本模型
JSON 有效率	1.0000	1.0000
案件类型准确率	1.0000	1.0000
整体 micro-F1	0.6031	0.7018
金额 F1	0.6077	0.8936
时间 F1	0.6000	0.6159
无依据抽取项	14	2

模型最终判定为 ARCHIVED_FINAL_FAIL：时间字段和负样本精确匹配没有通过预注册门禁。该 checkpoint 被公开是因为它承载了明确的确定性任务阳性结果，而不是因为已经达到部署标准。

加载

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

adapter = "haofue2i1z3/Qwen3-8B-LegalIntake"
base = "Qwen/Qwen3-8B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base, device_map="auto", torch_dtype="auto")
model = PeftModel.from_pretrained(model, adapter)

限制

• 输出必须经过 JSON Schema 和输入依据校验。
• 时间表达仍存在过度抽取问题。
• 仅供研究与作品展示，不提供法律服务。