/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-Embedding-0.6B
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
15 мая 2026

qwen3-embedding-0.6b-patent-oa-rejections

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Эмбеддинг-модель на базе Qwen3-Embedding-0.6B для поиска похожих исторических ответов на отклонения патентных заявок США.

2 518скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 мая 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

Patent-Analyst Embedding LoRA — текстовая модель эмбеддингов, созданная автором репозитория на базе Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Она предназначена для поиска семантически похожих исторических ответов заявителей на возражения и отклонения экспертизы патентных заявок США (Office Actions). Модель дообучена методом LoRA на парах «отклонение — ответ» с контрастивной функцией потерь и внутрипакетными негативными примерами; содержит 507,6 млн параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель может помочь находить примеры ответов по новому возражению и служить демонстрацией специализированных эмбеддингов для юридических текстов. Она возвращает представления для семантического поиска, но не оценивает юридическую обоснованность аргументов и не предсказывает исход дела. Обучение охватывает только патентное производство США, а качество поиска зависит от наличия похожих случаев в корпусе. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0; карточка позиционирует модель как исследовательский артефакт и не предназначает её для юридических рекомендаций, автоматической подачи документов или практической работы без независимой проверки специалистом.

Сценарии применения

  • Поиск похожих ответов заявителей на отклонения экспертизы патентных заявок США
  • Подбор исторических ответов по тексту нового Office Action
  • Поиск юридических документов по семантическому сходству
  • Создание прототипа поиска по корпусу патентного производства США

Ограничения

Модель обучена только на патентном производстве США, а качество поиска зависит от охвата похожих случаев в корпусе. Она находит семантически близкий текст, но не оценивает его юридическую обоснованность и не предсказывает исход; результаты требуют независимой проверки специалистом.

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

Patent-Analyst Embedding LoRA

LoRA fine-tune of Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B for retrieving similar historical Office Action responses from a US patent prosecution corpus.

Part of the Patent-Analyst project — an AI agent for assisting US patent practitioners with Office Action response drafting.

Intended use

  • Embedding-based retrieval of historical responses for a new Office Action rejection
  • Reference / educational use to understand domain-tuned embedding models for legal text

Not intended for: direct legal advice, automated filing, or any production attorney-client work without independent practitioner review.

License

CC-BY-NC-4.0 (Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0).

  • Research, evaluation, and personal use: permitted with attribution.
  • Commercial use: requires separate written license. Contact kwisschen@gmail.com for commercial licensing inquiries.

The base model (Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B) is Apache-2.0. This adapter and the trained weights are CC-BY-NC-4.0.

Method

  • Architecture: LoRA on Qwen3-Embedding-0.6B
  • Trained on US Office Action rejection ↔ applicant response pairs
  • Contrastive loss with in-batch negatives
  • Training infrastructure: AWS SageMaker

Limitations

  • US-prosecution only; not trained on other jurisdictions
  • Retrieval quality depends on corpus coverage of similar past cases
  • The model retrieves semantically similar text; it does not assess legal validity or predict outcomes

Disclaimer

This is a research artifact. The Patent-Analyst project is a research demo. Outputs are not legal advice. Any use in actual patent prosecution requires independent review by a licensed practitioner.

Citation

@software{chen2026_patent_analyst_embedding,
  author = {Chen, Christopher},
  title  = {Patent-Analyst Embedding LoRA},
  year   = {2026},
}

Commercial inquiries

kwisschen@gmail.com

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3Model
Ревизия весов
4d2e4a9

0 моделей