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license: bigscience-bloom-rail-1.0
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datasets:
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- jslin09/Fraud_Case_Verdicts
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language:
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- zh
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metrics:
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- accuracy
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pipeline_tag: text-generation
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text-generation:
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parameters:
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max_length: 400
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max_new_tokens: 400
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do_sample: true
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temperature: 0.75
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top_k: 50
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top_p: 0.9
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tags:
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- legal
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widget:
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- text: 王大明意圖為自己不法所有，基於竊盜之犯意，
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example_title: 生成竊盜罪之犯罪事實
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- text: 騙人布意圖為自己不法所有，基於詐欺取財之犯意，
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example_title: 生成詐欺罪之犯罪事實
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- 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，
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example_title: 生成吃霸王餐之詐欺犯罪事實
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- 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，
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example_title: 生成賣帳戶幫助詐欺犯罪事實
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- 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，
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example_title: 生成賣電話SIM卡之幫助詐欺犯罪事實
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- text: 趙甲王基於行使偽造特種文書及詐欺取財之犯意，
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example_title: 偽造特種文書(契約、車牌等)詐財
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# 判決書「犯罪事實」欄草稿自動生成
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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。
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# 比較
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以下是本模型與經過微調後的BLOOM 560m、Llama 3.2-1b以 [ROUGE-L](https://en.wikipedia.org/wiki/ROUGE_(metric)) 做評估後的散點圖。
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# 使用範例
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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。
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<details>
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<summary> 點擊後展開 </summary>
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<pre>
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<code>
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import requests, json
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from time import sleep
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from tqdm.auto import tqdm, trange
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API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/jslin09/bloom-560m-finetuned-fraud"
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API_TOKEN = 'XXXXXXXXXXXXXXX' # 調用模型的 API token
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headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
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def query(payload):
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response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
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return json.loads(response.content.decode("utf-8"))
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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，"
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query_dict = {
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"inputs": prompt,
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}
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text_len = 300
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t = trange(text_len, desc= '生成例稿', leave=True)
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for i in t:
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response = query(query_dict)
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try:
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response_text = response[0]['generated_text']
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query_dict["inputs"] = response_text
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t.set_description(f"{i}: {response[0]['generated_text']}")
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t.refresh()
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except KeyError:
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sleep(30) # 如果伺服器太忙無回應，等30秒後再試。
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pass
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print(response[0]['generated_text'])
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</code>
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</pre>
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</details>
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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:
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<details>
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<summary> 點擊後展開 </summary>
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<pre>
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<code>
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jslin09/bloom-560m-finetuned-fraud")
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("jslin09/bloom-560m-finetuned-fraud")
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</code>
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</pre>
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</details>
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# 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)
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詳細的結果在 [這裡](https://huggingface.co/datasets/open-llm-leaderboard/details_jslin09__bloom-560m-finetuned-fraud)。
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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。
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| Metric | Value |
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|-----------------------|---------------------------|
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| Avg. | 18.37 |
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| ARC (25-shot) | 26.96 |
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| HellaSwag (10-shot) | 28.87 |
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| MMLU (5-shot) | 24.03 |
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| TruthfulQA (0-shot) | 0.0 |
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| Winogrande (5-shot) | 48.38 |
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| GSM8K (5-shot) | 0.0 |
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| DROP (3-shot) | 0.33 |
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# 引文訊息
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@article{lin2025assisting,
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title={Assisting Drafting of Chinese Legal Documents Using Fine-Tuned Pre-trained Large Language Models},
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|
author={Lin, Chun-Hsien and Cheng, Pu-Jen},
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journal={The Review of Socionetwork Strategies},
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pages={1--28},
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year={2025},
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publisher={Springer}
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