GLM-5.3 is live. Run Z.ai's latest model on Friendli Model APIs. Try it today ➜
gdelacasa
Available on FriendliAI
Run this model inference on single tenant GPU with unmatched speed and reliability at scale.
Model Details
Model Provider
gdelacasa
Model Tree
Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
Asistente educativo de preguntas frecuentes de clientes de una corredora de bolsa en Chile (caso: Renta 4 Wealth): fondos mutuos y money market, perfil de inversionista, apertura de cuenta y KYC, acciones, renta fija y depósitos a plazo, APV y tributación. Explica conceptos y procesos; no entrega recomendaciones de inversión.
gpt-6-luna, API de OpenAI)
con un prompt de cumplimiento (versión v3 de tres probadas), revisados por muestreo.SFT con LoRA (r = 16, alpha = 32, módulos down_proj, gate_proj, k_proj, o_proj, q_proj, up_proj, v_proj), 3 épocas, tasa de aprendizaje 0.0005, lote 4, en CPU (MacBook Air M5).
| Antes (modelo base) | Después (este adaptador) | |
|---|---|---|
| Nota media | 2.77 | 3.87 |
| Aprobación (≥ 7) | 7% | 10% |
| Tema | Antes | Después |
|---|---|---|
| APV y tributación de inversiones | 1.20 | 2.80 |
| Acciones y bolsa chilena | 3.80 | 3.40 |
| Apertura de cuenta y conozca a su cliente | 3.20 | 3.80 |
| Fondos mutuos y money market | 3.20 | 4.80 |
| Perfil de inversionista y riesgo | 3.00 | 4.60 |
| Renta fija y depósitos a plazo | 2.20 | 3.80 |
Auditoría manual de 10 ítems: el juez coincide con la calificación humana dentro de ±1 punto en 9 de 10, con un sesgo leve hacia arriba. Detalle en el informe del taller.
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom peft import PeftModel base = "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"tok = AutoTokenizer.from_pretrained(base)model = PeftModel.from_pretrained(AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base), "gdelacasa/r4w-faq-qwen05b-lora")msgs = [{"role": "system", "content": "Eres el asistente de preguntas frecuentes de Renta 4 Wealth Chile. Responde en español, de forma clara, breve y educativa."}, {"role": "user", "content": "¿Qué diferencia hay entre un fondo money market y un depósito a plazo?"}]enc = tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt")out = model.generate(**enc, max_new_tokens=150, do_sample=False, repetition_penalty=1.15)print(tok.decode(out[0][enc["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerfrom peft import PeftModel base = "Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct"tok = AutoTokenizer.from_pretrained(base)model = PeftModel.from_pretrained(AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base), "gdelacasa/r4w-faq-qwen05b-lora")msgs = [{"role": "system", "content": "Eres el asistente de preguntas frecuentes de Renta 4 Wealth Chile. Responde en español, de forma clara, breve y educativa."}, {"role": "user", "content": "¿Qué diferencia hay entre un fondo money market y un depósito a plazo?"}]enc = tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True, return_dict=True, return_tensors="pt")out = model.generate(**enc, max_new_tokens=150, do_sample=False, repetition_penalty=1.15)print(tok.decode(out[0][enc["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))