/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
93,4 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
7 мая 2024

SaulLM-54B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель на архитектуре Mixtral для генерации ответов и работы с юридическими текстами США и Европы.

159скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены31 июл 2024

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

SaulLM-54B-Instruct — языковая модель для юридической сферы, разработанная Equall совместно с MICS при CentraleSupélec (Université Paris-Saclay). Модель построена на архитектуре Mixtral с разреженной экспертной моделью (MoE); в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Карточка описывает её как предварительно обученную и дообученную на юридических данных модель с инструкционным интерфейсом.

Модель предназначена для исследовательской адаптации к юридическим сценариям: работы с англоязычными юридическими текстами, судебными решениями и законодательными документами США и Европы. Она может помогать формулировать ответы и разбирать юридические материалы, но не заменяет юриста. Данные об обучении ограничены определённым временным срезом, а применимость к правовым системам за пределами США и Европы может быть ниже; ответы могут содержать ошибки и смещения.

Модель распространяется по лицензии MIT. В карточке указана базовая модель Equall, основанная на продолженном предобучении моделей Mixtral; точный идентификатор исходного репозитория не приведён.

Сценарии применения

  • черновые ответы на вопросы по англоязычным юридическим материалам
  • поиск и извлечение сведений из судебных решений
  • анализ законодательных документов США и Европы
  • подготовка исследовательских прототипов для юридических задач

Ограничения

Модель может ошибаться и воспроизводить смещения; её выводы не являются юридической консультацией. Она ориентирована на правовые материалы США и Европы и может хуже работать с другими юрисдикциями и более поздними правовыми изменениями.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for SaulLM-54B-Instruct

Note: This model is a research artifact and should be considered as such.

Model Details

Model Description

SaulLM-54B-Instruct is a state-of-the-art language model specifically designed for the legal domain. It was developed through a collaboration between Equall and MICS at CentraleSupélec (Université Paris-Saclay) and aims to contribute to the advancement of LLMs specialized for legal work.

  • Developed by: Equall and MICS of CentraleSupélec (Université Paris-Saclay)
  • Model type: A 54 billion parameter model pretrained and finetuned for legal tasks, leveraging data from US and European legal databases.
  • Language(s) (NLP): English
  • License: MIT-License
  • Finetuned from model: Base model developed by Equall relying on continuous pretraining of Mixtral’s models.

Intended Uses & Limitations

Intended Uses

SaulLM-54B-Instruct is intended to support further research and be adapted for various legal use cases.

Limitations

The information provided by the model is for informational purposes only and should not be interpreted as legal advice. Also, because SaulLM-54B-Instruct was trained with a focus on US and European legal systems, it may not perform as well on legal systems outside of those jurisdictions.

Bias, Risks, and Ethical Considerations

Bias and Risks

Despite efforts to mitigate bias, SaulLM-54B may still exhibit biases inherent in its training data or otherwise provide inaccurate responses. The model is trained on information up to a certain point in time, and the model cannot account for all recent legal developments. Users should be cautious and critically evaluate the model's outputs, especially in sensitive legal cases. The responsibility for making decisions based on the information rests with the user, not the model or its developers. Users are encouraged to seek the assistance of qualified legal professionals where legal advice is needed.

Ethical Considerations

Users must use SaulLM-54B responsibly, ensuring that the model is not misused in a way that violates the law or infringes on the rights of others. Among other things, the model may not be used to generate harmful content, spread misinformation, or violate privacy or intellectual property rights.

Technical Details

Training Data

SaulLM-54B was trained on a rich dataset comprising European and US legal texts, court rulings, and legislative documents.

Citation

To reference SaulLM-54B in your work, please cite this model card.

@misc{colombo2024saullm54bsaullm141bscaling,
      title={SaulLM-54B & SaulLM-141B: Scaling Up Domain Adaptation for the Legal Domain}, 
      author={Pierre Colombo and Telmo Pires and Malik Boudiaf and Rui Melo and Dominic Culver and Sofia Morgado and Etienne Malaboeuf and Gabriel Hautreux and Johanne Charpentier and Michael Desa},
      year={2024},
      eprint={2407.19584},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2407.19584}, 
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
cb41c48

0 моделей