/ Модель

Характеристики

Контекст
8 194 токена
Параметры
659 млн
Архитектура
xlm-roberta · dense
Базовая модель
bge-m3
Опубликована
16 окт 2025

bge-ft-legis-full

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Дообученная на законодательных текстах португальского языка модель эмбеддингов для поиска и сравнения документов.

155скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 сен 2026

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

dititce/bge-ft-legis-full — дообученная с помощью LoRA версия BAAI/bge-m3 для задач, связанных с законодательными текстами. Это плотная модель эмбеддингов на архитектуре XLM-RoBERTa размером 658,7 млн параметров с контекстом до 8194 токенов. Она предназначена для извлечения признаков из текста и может применяться для семантического поиска и сравнения сходства фрагментов законодательства.

В карточке приведена загрузка через PEFT; доступны форматы ONNX и safetensors. Язык карточки — португальский, поэтому модель ориентирована на законодательные тексты на португальском языке. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • семантический поиск по законодательным актам
  • поиск похожих статей и нормативных положений
  • сопоставление законодательных фрагментов по смыслу

Ограничения

Настроена для задач, связанных с законодательством; качество на других типах текстов не подтверждено. Для загрузки адаптера требуется PEFT.

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

Modelo Fine-Tuned com LoRA: BGE-m3 Tuned para Legislação

Este modelo é uma versão ajustada do modelo base BAAI/bge-m3 utilizando LoRA (Low-Rank Adaptation), fine-tuned para tarefas relacionadas a legislação.


Instalação

Antes de começar, certifique-se de instalar a biblioteca PEFT, necessária para carregar o modelo com LoRA:

pip install peft

Carregando o Modelo

Para utilizar o modelo fine-tuned, siga as instruções abaixo:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

peft_model_id = "dititce/bge-m3-legis"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(peft_model_id)

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
edd4ef4

0 моделей