/ Модель

Характеристики

Контекст
8 194 токена
Параметры
659 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
bge-m3
Опубликована
18 окт 2024

WangchanX-Legal-ThaiCCL-Retriever

Сходство предложенийТекст → score3 профессии

Ретривер на основе BGE-M3 для поиска релевантных фрагментов тайских текстов по корпоративному и коммерческому праву.

160скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены18 окт 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 «Эмбеддинги» — 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

WangchanX-Legal-ThaiCCL-Retriever — модель извлечения релевантных фрагментов тайских юридических текстов по вопросам на тайском языке. Она разработана дообучением BAAI/bge-m3 на наборе WangchanX-Legal-ThaiCCL-RAG и предназначена для использования в качестве ретривера в системах RAG по корпоративному и коммерческому праву Таиланда.

Модель основана на архитектуре XLM-RoBERTa, содержит 658,7 млн параметров и поддерживает последовательности длиной до 8194 токенов. Она формирует представления размерности 1024 для поиска релевантных текстовых фрагментов; основная область применения — поиск по тайским юридическим документам и подбор контекста для последующего ответа на правовой вопрос.

Модель распространяется по лицензии MIT. Она предназначена для извлечения информации и сама по себе не формирует юридические ответы; область обучения ограничена корпоративным и коммерческим правом Таиланда.

Сценарии применения

  • поиск выдержек из тайских законов по вопросу пользователя
  • подбор контекста для RAG-системы юридических вопросов и ответов на тайском языке
  • поиск по документам о корпоративном праве Таиланда
  • поиск по документам о коммерческом праве Таиланда

Ограничения

Модель ориентирована на тайские тексты и область корпоративного и коммерческого права Таиланда; она извлекает релевантный контекст, но не генерирует юридические ответы самостоятельно.

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

WangchanX-Legal-ThaiCCL-Retriever

This model card describes WangchanX-Legal-ThaiCCL-Retriever, a retriever model fine-tuned from the bge-m3 model on the WangchanX-Legal-ThaiCCL-RAG dataset. It is designed to retrieve relevant legal text sections in response to legal questions posed in Thai, specifically focusing on Corporate and Commercial Law (CCL).

Model Details:

WangchanX-Legal-ThaiCCL-RAG

This dataset focuses on supporting Thai legal question-answering systems using Retrieval-Augmented Generation (RAG), focusing on Corporate and Commercial Law.

Intended Use Cases: This model is designed for use as a retriever model within a larger RAG pipeline.

  • Legal Question Answering: Serving as a core component in a larger question-answering system that provides answers to user queries about Thai law.
  • Legal Information Retrieval: Enabling efficient retrieval of information from Thai legal texts.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
XLMRobertaModel
Ревизия весов
2a03371

0 моделей