许可证: mit 数据集:

• AISimplyExplained/LegalReasoningIndianLaw 语言:
• en 库名称: transformers 标签:
• 法律 推理: false

Vakil-7B 模型卡片

模型描述

Vakil-7B 是一个基于 AISimplyExplained/LegalReasoningIndianLaw 数据集微调的最先进语言模型，专门针对印度法律的细微差别和复杂性。该模型旨在为法律专业人士、学生和研究人员提供在印度法律体系背景下理解法律文件和查询的见解与帮助。

由 Asmi Gulati 和 Bhuvi Jain 开发，此工具旨在提升法律文本的可访问性和分析能力，推动法律领域的数字化转型。

模型规格

• 开发者: Asmi Gulati 和 Bhuvi Jain
• 模型类型: 微调语言模型
• 支持语言 (NLP): 英语，重点关注印度法律术语
• 许可证: MIT
• 基础模型: transformers 库模型

使用指南

!pip install "unsloth[colab_ampere] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
!pip install "git+https://github.com/huggingface/transformers.git"

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AISimplyExplained/Vakil-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AISimplyExplained/Vakil-7B")

预期用途

Vakil-7B 专为需要处理印度法律文本的法律专业人士和研究人员直接使用而设计。该模型旨在通过提供人工智能驱动的分析和见解，协助法律研究、起草和教育。

非适用范围

Vakil-7B 并非用于替代专业法律建议或作为独立的决策工具。它应作为法律研究和分析过程中的辅助工具，而非唯一的指导来源。

偏见、风险与限制

用户应意识到人工智能在解释法律文本时的固有局限性。尽管 Vakil-7B 非常先进，但仍可能无法捕捉所有细微差别，应结合专业判断使用。