🚀 OrionCAF/TurkishLaw
專為土耳其法律定製的語言模型,基於Qwen3-14B微調,能提供準確法律信息
🚀 快速開始
以下代碼展示瞭如何根據給定輸入讓模型生成內容:
from unsloth import FastLanguageModel
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name = "OrionCAF/TurkishLaw",
max_seq_length = max_seq_length,
load_in_8bit = False,
)
FastLanguageModel.for_inference(model)
messages = [{"role": "user", "content": "Türk Medeni Kanunu'na göre evlenme engelleri nelerdir? }]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
).to(device)
output = model.generate(
input_ids=inputs, max_new_tokens=1500, use_cache=True,
temperature=0.6, min_p=0.1
)
cikti_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
✨ 主要特性
- 提供土耳其民法典、債務法和商法的詳細信息
- 能正確引用法律條文編號
- 解釋和闡釋法律概念
- 在相關法律法規框架內回答法律問題
- 低內存使用(得益於4位量化)
- 快速生成回覆
📚 詳細文檔
Qwen3-14B-Merged-Law-TR是一個定製語言模型,它基於阿里巴巴的Qwen3模型,在土耳其民法、債務法和商法文本上使用LoRA方法進行微調,並封裝為單文件以實現4位高效運行。
該模型專為律師、法律學生、學者以及任何需要快速獲取法律信息的人設計。它能夠生成帶有條款編號支持的、解釋性且準確的關於土耳其法律體系的回覆。
⚠️ 重要提示
此模型不能替代法律建議。在專業法律事務上,始終建議諮詢律師。
🧠 技術細節
屬性 |
詳情 |
基礎模型 |
Qwen3-14B |
訓練方法 |
LoRA(低秩自適應) |
訓練數據集 |
土耳其民法典、土耳其債務法和土耳其商法文本 |
支持語言 |
土耳其語和英語 |
👥 我們的團隊
該模型由以下團隊成員開發:
- Ferhat Kürkçüoğlu (https://www.linkedin.com/in/ferhatkurkcuoglu/)
- Cengizhan Bayram (https://www.linkedin.com/in/cengizhan-bayram-a66009223/)
- Cevdet Ahmet Turan (https://www.linkedin.com/in/cevdet-ahmet-turan/)
- Volkan Altıntaş (https://www.linkedin.com/in/volkanaltintas/)
我們的團隊專注於開發定製化人工智能模型。
⚠️ 侷限性
- 該模型僅在土耳其民法、債務法和商法領域進行了訓練,在其他法律領域(如刑法、行政法等)的知識可能有限。
- 模型的知識受訓練數據日期的限制,可能不包含最新的法律變更。
- 4位量化雖然提高了在低配置設備上的運行能力,但在某些情況下可能會導致性能損失。
- 該模型旨在提供信息,而非提供法律建議。
📄 許可證
此模型根據Apache License 2.0許可授權。在進行適當引用的情況下,可自由使用,包括商業用途。
❓ 如有問題和反饋,請訪問: GitHub | Hugging Face
由Ferhat、Cengizhan、Cevdet和Dr. Volkan Altıntaş在NLP研究範圍內開發。