Quantization made by Richard Erkhov.

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bloom-560m-finetuned-fraud - bnb 4bits
- Model creator: https://huggingface.co/jslin09/
- Original model: https://huggingface.co/jslin09/bloom-560m-finetuned-fraud/




Original model description:
---
license: bigscience-bloom-rail-1.0
datasets:
- jslin09/Fraud_Case_Verdicts
language:
- zh
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-generation
text-generation:
  parameters:
    max_length: 400
    max_new_tokens: 400
    do_sample: true
    temperature: 0.75
    top_k: 50
    top_p: 0.9
tags:
- legal
widget:
- text: 王大明意圖為自己不法所有，基於竊盜之犯意，
  example_title: 生成竊盜罪之犯罪事實
- text: 騙人布意圖為自己不法所有，基於詐欺取財之犯意，
  example_title: 生成詐欺罪之犯罪事實
- text: 梅友乾明知其無資力支付酒店消費，亦無付款意願，竟意圖為自己不法之所有，
  example_title: 生成吃霸王餐之詐欺犯罪事實
- text: 闕很大明知金融帳戶之存摺、提款卡及密碼係供自己使用之重要理財工具，
  example_title: 生成賣帳戶幫助詐欺犯罪事實
- text: 通訊王明知近來盛行以虛設、租賃、借用或買賣行動電話人頭門號之方式，供詐騙集團作為詐欺他人交付財物等不法用途，
  example_title: 生成賣電話SIM卡之幫助詐欺犯罪事實
- text: 趙甲王基於行使偽造特種文書及詐欺取財之犯意，
  example_title: 偽造特種文書(契約、車牌等)詐財
---

# 判決書「犯罪事實」欄草稿自動生成
本模型是以司法院公開之「詐欺」案件判決書做成之資料集，基於 [BLOOM 560m](https://huggingface.co/bigscience/bloom-560m) 模型進行微調訓練，可以自動生成詐欺及竊盜案件之犯罪事實段落之草稿。資料集之資料範圍從100年1月1日至110年12月31日，所蒐集到的原始資料共有 74823 篇（判決以及裁定），我們只取判決書的「犯罪事實」欄位內容，並把這原始的資料分成三份，用於訓練的資料集有59858篇，約佔原始資料的80%，剩下的20%，則是各分配10%給驗證集（7482篇），10%給測試集（7483篇）。在本網頁進行測試時，請在模型載入完畢並生成第一小句後，持續按下Compute按鈕，就能持續生成文字。或是輸入自己想要測試的資料到文字框中進行測試。或是可以到[這裡](https://huggingface.co/spaces/jslin09/legal_document_drafting)有更完整的使用體驗。

# 使用範例
如果要在自己的程式中調用本模型，可以參考下列的 Python 程式碼，藉由呼叫 API 的方式來生成刑事判決書「犯罪事實」欄的內容。
<details>
  <summary> 點擊後展開 </summary>
<pre>
  <code>
import requests, json
from time import sleep
from tqdm.auto import tqdm, trange

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jslin09/bloom-560m-finetuned-fraud"
API_TOKEN = 'XXXXXXXXXXXXXXX' # 調用模型的 API token
headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"} 

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return json.loads(response.content.decode("utf-8"))

prompt = "森上梅前明知其無資力支付酒店消費，亦無付款意願，竟意圖為自己不法之所有，"
query_dict = {
	"inputs": prompt,
}
text_len = 300
t = trange(text_len, desc= '生成例稿', leave=True)
for i in t:
    response = query(query_dict)
    try:
        response_text = response[0]['generated_text']
        query_dict["inputs"] = response_text
        t.set_description(f"{i}: {response[0]['generated_text']}")
        t.refresh()
    except KeyError:
        sleep(30) # 如果伺服器太忙無回應，等30秒後再試。
        pass
print(response[0]['generated_text'])
</code>
</pre>
</details>

或是，你要使用 transformers 套件來實作你的程式，將本模型下載至你本地端的電腦中執行，可以參考下列程式碼:
<details>
  <summary> 點擊後展開 </summary>
<pre>
  <code>
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jslin09/bloom-560m-finetuned-fraud")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("jslin09/bloom-560m-finetuned-fraud")
</code>
</pre>
</details>

# 本模型進行各項指標進行評估的結果如下 [Open LLM Leaderboard Evaluation Results](https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard)
詳細的結果在 [這裡](https://huggingface.co/datasets/open-llm-leaderboard/details_jslin09__bloom-560m-finetuned-fraud)。
本模型只使用範圍相當小的資料集進行微調，就任務目標來說，已經是完美解決，但就廣泛的通用性來說，其實是不完美的。總的來說，如果應用場景是需要把模型建置在本地端、不能連到外部網路、提示字資料也不能外送的情境下，本模型的建置過程及結果提供了一個可行性的示範。

| Metric                | Value                     |
|-----------------------|---------------------------|
| Avg.                  | 18.37   |
| ARC (25-shot)         | 26.96          |
| HellaSwag (10-shot)   | 28.87    |
| MMLU (5-shot)         | 24.03         |
| TruthfulQA (0-shot)   | 0.0   |
| Winogrande (5-shot)   | 48.38   |
| GSM8K (5-shot)        | 0.0        |
| DROP (3-shot)         | 0.33         |

# 引文訊息

```
@misc{lin2024legal,
      title={Legal Documents Drafting with Fine-Tuned Pre-Trained Large Language Model}, 
      author={Chun-Hsien Lin and Pu-Jen Cheng},
      year={2024},
      eprint={2406.04202},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
      url = {https://arxiv.org/abs/2406.04202}
}
```