/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
5 авг 2024

calme-2.3-legalkit-8b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на французских юридических данных Llama 3.1 предназначена для диалоговых ответов и анализа правовых вопросов.

59скачиваний за 30 дней23лайкавеса обновлены19 авг 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

MaziyarPanahi/calme-2.3-legalkit-8b — дообученная MaziyarPanahi модель для работы с французскими правовыми вопросами. Она основана на Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров; модель предназначена для генерации ответов в диалоговом формате и заявлена с контекстом до 131 072 токенов.

Дообучение проведено на синтетических данных, созданных на основе французского ресурса LegalKit. Модель ориентирована на анализ, толкование и применение французских правовых понятий, включая ответы с рассуждениями. В карточке указаны французский и английский языки; основной сценарий — правовые запросы на французском языке.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. Ответы могут содержать ошибки или предвзятость, поэтому юридические выводы требуют проверки специалистом и контроля человека.

Сценарии применения

  • анализ вопросов по французскому праву
  • толкование французских правовых понятий
  • подготовка чернового ответа на юридический запрос на французском языке
  • объяснение применения правовых норм в заданной ситуации

Ограничения

Ответы могут содержать ошибки и предвзятость; юридические выводы следует проверять с участием специалиста. Специализация модели заявлена для французских правовых понятий, поэтому пригодность для других правовых систем не установлена.

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

MaziyarPanahi/calme-2.3-legalkit-8b

This model is an advanced iteration of the powerful meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, specifically fine-tuned to enhance its capabilities in the legal domain. The fine-tuning process utilized a synthetically generated dataset derived from the French LegalKit, a comprehensive legal language resource.

To create this specialized dataset, I used the NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO model in conjunction with Hugging Face's Inference Endpoint. This approach allowed for the generation of high-quality, synthetic data that incorporates Chain of Thought (CoT) and advanced reasoning in its responses.

The resulting model combines the robust foundation of Llama-3.1-8B with tailored legal knowledge and enhanced reasoning capabilities. This makes it particularly well-suited for tasks requiring in-depth legal analysis, interpretation, and application of French legal concepts.

⚡ Quantized GGUF

All GGUF models are available here: MaziyarPanahi/calme-2.3-legalkit-8b-GGUF

🏆 Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Leaderboard 2 coming soon!

TruthfulQA:

|    Tasks     |Version|Filter|n-shot|Metric|Value |   |Stderr|
|--------------|------:|------|-----:|------|-----:|---|-----:|
|truthfulqa_mc2|      2|none  |     0|acc   |0.5481|±  |0.0152|

WinoGrande:

|  Tasks   |Version|Filter|n-shot|Metric|Value |   |Stderr|
|----------|------:|------|-----:|------|-----:|---|-----:|
|winogrande|      1|none  |     5|acc   |0.7758|±  |0.0117|

ARC (Challenge) :

|    Tasks    |Version|Filter|n-shot| Metric |Value |   |Stderr|
|-------------|------:|------|-----:|--------|-----:|---|-----:|
|arc_challenge|      1|none  |    25|acc     |0.5666|±  |0.0145|
|             |       |none  |    25|acc_norm|0.6101|±  |0.0143|

GSM8K:

|Tasks|Version|     Filter     |n-shot|  Metric   |Value|   |Stderr|
|-----|------:|----------------|-----:|-----------|----:|---|-----:|
|gsm8k|      3|strict-match    |     5|exact_match|0.771|±  |0.0116|
|     |       |flexible-extract|     5|exact_match|0.771|±  |0.0116|

Prompt Template

This model uses ChatML prompt template:

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Example

<|begin_of_text|><|begin_of_text|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Quelles sont les modalités d'utilisation d'un contingent annuel d'heures supplémentaires et de son éventuel dépassement qui sont soumises à consultation du comité social et économique au moins une fois par an en l'absence d'accord?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Pour répondre à la question posée, nous allons examiner le texte du Code du travail, article L3121-44, et analyser les informations données étape par étape. Nous chercherons à comprendre les modalités d'utilisation d'un contingent annuel d'heures supplémentaires et de son éventuel dépassement qui sont soumises à consultation du comité social et économique au moins une fois par an en l'absence d'accord.

### Analyse de l'Article L3121-44 du Code du Travail

1. **Texte de l'Article L3121-44** :
   "A défaut d'accord prévu à l'article L. 3121-42, les modalités d'utilisation du contingent annuel d'heures supplémentaires ainsi que celles relatives à son dépassement mentionnées aux articles L. 3121-37 à L. 3121-40 font l'objet d'une consultation du comité social et économique au moins une fois par an."

2. **Explication par Éléments** :

   - **Absence d'Accord** :
     L'article indique qu'en l'absence d'un accord entre l'employeur et les représentants des salariés (comme prévu à l'article L. 3121-42), certaines règles s'appliquent.

   - **Contingent Annuel d'Heures Supplémentaires** :
     Le contingent annuel d'heures supplémentaires est un nombre d'heures supplémentaires que les employeurs peuvent demander à leurs salariés de travailler au-delà de leur temps de travail réglementaire, sans que cela soit considéré comme du travail excessif.

   - **Modalités d'Utilisation et Dépassement** :
     Les modalités d'utilisation du contingent annuel d'heures supplémentaires et celles relatives à son dépassement sont définies dans les articles L. 3121-37 à L. 3121-40 du Code du travail.

   - **Consultation du Comité Social et Économique** :
     En l'absence d'accord, ces modalités doivent être soumises à la consultation du comité social et économique (CSE) au moins une fois par an. Le CSE est une instance représentative du personnel qui a pour mission de participer à la gestion des affaires sociales et économiques de l'entreprise.

### Réponse Basée sur l'Analyse

En l'absence d'accord entre l'employeur et les représentants des salariés concernant les modalités d'utilisation d'un contingent annuel d'heures supplémentaires et de son éventuel dépassement, ces modalités doivent être soumises à la consultation du comité social et économique (CSE) au moins une fois par an. Ces modalités sont définies dans les articles L. 3121-37 à L. 3121-40 du Code du travail.

### Justification et Conclusion

Cette réponse est cohérente avec l'entrée fournie. Elle explique clairement les conséquences d'un manque d'accord entre les parties concernées et souligne l'importance de la consultation du comité social et économique dans ce contexte. En utilisant l'article L3121-44 comme base, nous avons développé une compréhension claire et complète des obligations légales en matière de consultation du CSE en l'absence d'accord sur les heures supplémentaires et leur dépassement.<|eot_id|>

How to use


# Use a pipeline as a high-level helper

from transformers import pipeline

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe = pipeline("text-generation", model="MaziyarPanahi/calme-2.3-legalkit-8b")
pipe(messages)


# Load model directly

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-2.3-legalkit-8b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-2.3-legalkit-8b")

Ethical Considerations

As with any large language model, users should be aware of potential biases and limitations. We recommend implementing appropriate safeguards and human oversight when deploying this model in production environments.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fb27411

0 моделей