初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: luanngo/Qwen3-4B-VietNamese-Legal-Chat
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,93 @@
+---
+license: apache-2.0
+language:
+- vi
+- en
+base_model:
+- Qwen/Qwen3-4B-Base
+tags:
+- text-generation-inference
+- Text Generation
+- Transformers
+- Qwen3
+- VietnameseLegal
+- Safetensors
+- VietNamese
+- Legal
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+# Qwen3-4B-Vietnamese-Legal-Chat
+
+## Model Description
+
+Qwen3-4B-Vietnamese-Legal-Chat is a specialized model fine-tuned from Qwen3-4B-Base for Vietnamese legal reasoning tasks. Optimized for the VLSP 2025 LegalSML Challenge, particularly Task 3: Syllogism Questions - complex legal scenarios requiring structured reasoning and logical analysis.
+
+**Key Capabilities:**
+- Vietnamese legal text comprehension and reasoning
+- This model is NOT INCLUDE THINKING MODE
+
+## Usage
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_name = "luanngo/Qwen3-4B-Vietnamese-Legal-Chat"
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype="auto",
+    device_map="auto"
+)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+question = "Ông A là người lao động tham gia bảo hiểm y tế bắt buộc theo quy định. Trong năm 2025, ông A bị ốm nặng và phải điều trị dài ngày. Ông A thắc mắc về mức hưởng bảo hiểm y tế và trách nhiệm chi trả chi phí khám chữa bệnh. Theo quy định hiện hành, hậu quả pháp lý nào sẽ xảy ra đối với ông A trong việc hưởng bảo hiểm y tế và chi trả chi phí khám chữa bệnh?"
+
+# Prompt for VLSP 2025 LegalSML Task 3 - Syllogism Questions
+base_prompt = f"""Bạn là một chuyên gia pháp lý. Hãy trả lời câu hỏi pháp luật dựa trên kiến thức chuyên môn của mình. Khi trả lời:
+ - Phân tích pháp lý một cách tự nhiên, như đang nhớ lại và vận dụng kiến thức chuyên môn.
+ - Sử dụng các cách diễn đạt như: "Theo quy định tại...", "Căn cứ vào...", "Trong trường hợp này...".
+ - Kết thúc bằng một kết luận rõ ràng, trực tiếp trả lời câu hỏi.
+Định dạng đầu ra:
+
+Phân tích pháp lý: [nội dung phân tích]
+Kết luận: [câu trả lời cụ thể]
+
+Câu hỏi: {question}"""
+
+messages = [{"role": "user", "content": base_prompt}]
+text = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True,
+)
+model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
+
+# Generate response
+generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=16384, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
+output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
+
+content = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
+
+# Extract final conclusion for VLSP 2025 Syllogism Questions Task
+if "Kết luận:" in content:
+    final_answer = content.split("Kết luận:")[1].strip()
+    print("Final answer:", final_answer)
+else:
+    print("Final answer:", content)
+```
+
+## Citation
+
+```bibtex
+@misc{qwen3-vietnamese-legal-2025,
+  title={Qwen3-4B-Vietnamese-Legal-Chat},
+  author={Luan Ngo},
+  year={2025},
+  publisher={Hugging Face}
+}
+```
+
+## License
+
+Please refer to the original Qwen3 model license for usage terms.