أطلق مطور UmarTransit-1B، وهو نموذج لغوي مفتوح المصدر متخصص في أنظمة النقل العام وبيانات GTFS، تم بناؤه عن طريق ضبط نموذج الأساس Qwen2.5-1.5B-Instruct.
تم تدريب النموذج باستخدام QLoRA على 3,306 زوجًا من التعليمات والاستجابات الاصطناعية المستمدة من أكثر من 77 مليون صف من تغذيات GTFS النظيفة عبر 10 دول. يحقق درجة ROUGE-L إجمالية تبلغ 0.82 وهو متاح بتنسيقات Safetensors وGGUF للاستدلال المحلي.
يوضح المشروع أن جودة البيانات تفوق الكمية، مما يظهر أن أزواج التدريب المنظمة جيدًا يمكن أن تحقق نتائج قوية على عتاد مجاني مثل Colab T4.