Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 25,9 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Базовая модель: ms-marco-MiniLM-L-6-v2
Библиотека: sentence-transformers
Опубликована: 28 апр 2026

Ссылки

Hugging Face

parity-reranker-juridico-br-v1

SamuelMauli

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Кросс-энкодер для ранжирования бразильских юридических документов по релевантности запросу.

238скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 апр 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

parity-reranker-juridico-br-v1 — кросс-энкодер, дообученный SamuelMauli на базе cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2 для ранжирования документов в юридическом домене Бразилии. Он оценивает пару «юридический запрос — кандидатный документ» и подходит для поиска по материалам о государственных закупках, решениях TCU и Lei 14.133/21.

Модель построена на архитектуре BERT, содержит 25,9 млн параметров и обрабатывает последовательности длиной до 512 токенов. Поддерживает португальский язык; доступны веса Safetensors и формат ONNX для использования через sentence-transformers и Transformers.js.

Модель предназначена для переупорядочивания кандидатов в поисковой выдаче, а не для генерации текста. Качество зависит от соответствия запросов и документов обучающим примерам; README указывает на обучающий набор из 313 пар, поэтому перенос на другие юридические задачи или языки может быть ограничен. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

ранжирование решений TCU по юридическому запросу
поиск материалов о государственных закупках Бразилии
сортировка судебных актов по релевантности запросу
переупорядочивание результатов поиска по Lei 14.133/21

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами, а README сообщает об обучении на 313 парах; качество на иных юридических задачах и вне бразильского португальского может быть ограниченным.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

parity-reranker-juridico-br-v1

Cross-encoder reranker fine-tuned para domínio jurídico brasileiro (licitações, jurisprudência TCU, Lei 14.133/21).

Uso

from sentence_transformers.cross_encoder import CrossEncoder
m = CrossEncoder("SamuelMauli/parity-reranker-juridico-br-v1")
score = m.predict([("query juridica", "candidato acordao")])

Compatível com @xenova/transformers via ONNX (subdir onnx/model.onnx).

Treino

Base: cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2
Dataset: SamuelMauli/parity-juridico-dataset (313 pairs)
Loss: BCEWithLogitsLoss
Hardware: CPU 2-core (t3.large)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForSequenceClassification
Ревизия весов: b7e5fa5