/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-2-7b-hf
Опубликована
30 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

InLegalLLaMA

sudipto-ducs
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на юридических и научных материалах англоязычная Llama 2 для генерации текста и диалога по правовым темам.

70скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены30 мая 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

InLegalLLaMA — англоязычная модель генерации текста, разработанная путём дообучения sudipto-ducs на базе meta-llama/Llama-2-7b-hf. В карточке указаны обучающие наборы inlegalllama-laws и inlegalllama-sci; модель предназначена для генерации ответов и диалога по юридическим темам.

Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,6 млрд параметров и имеет контекст длиной до 4096 токенов. Репозиторий хранит веса в формате safetensors; метаданные указывают лицензию Llama 2. Поддерживаемый язык — английский.

README не приводит оценок качества, подробностей о целевом применении или ограничениях. Ответы по юридическим вопросам следует проверять: карточка не подтверждает точность модели и не описывает её пригодность для профессиональных решений.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы о законодательстве
  • диалог по юридическим темам на английском языке
  • подготовка черновиков юридических текстов
  • обобщение предоставленных правовых материалов

Ограничения

README не содержит результатов оценки и подробного описания ограничений. Юридические ответы модели могут быть неточными и требуют проверки.

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 517моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

InLegalLLaMA

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-2-7b-hf on the inlegalllama-laws and the inlegalllama-sci datasets.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0003
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 2000
  • num_epochs: 3.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • PEFT 0.10.0
  • Transformers 4.39.0
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
c3c274a

0 моделей

    Создать бенчмарк