نموذج deepvk للنصوص في مواجهة OpenAI: اختبار أداء على الأحكام القضائية
على مجموعة بيانات تضم 858 حكمًا صادرًا عن محكمة الحقوق الفكرية، حقق نموذج deepvk USER2-base المحلي نتيجة قريبة من OpenAI text-embedding-3-large وVoyage. واختبر المؤلف 7 نماذج تضمين و4 معيدات ترتيب (rerankers)، وخلص إلى أن الجمع بين USER2-base وjina-reranker-v3 يبدو الخيار الأكثر عملية من حيث الجودة والتكلفة والاستقلال عن واجهات API في أنظمة RAG القانونية الناطقة بالروسية.
معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من Habr AI؛ بتحرير Hamidun News
أظهر نموذج deepvk USER2-base الروسي للنصوص نتائج قريبة من نتائج OpenAI وVoyage في اختبار أُجري على مجموعة من الوثائق القضائية.
هل يحتاج RAG القانوني إلى واجهة API مرتفعة التكلفة؟
لا يتطلب نظام RAG قانوني متخصص بالضرورة واجهة API مرتفعة التكلفة، إذ قد يحقق نموذج محلي نتائج مماثلة.
هل يؤثر معيد الترتيب في جودة البحث في الأحكام القضائية؟
تعتمد فائدة معيد الترتيب على قوة النموذج الأساسي، فهو ليس أداة صالحة لكل الحالات.
ما النماذج التي جرت مقارنتها في الاختبار؟
اختُبرت نماذج deepvk USER2-base وOpenAI وVoyage على مجموعة تضم 858 حكمًا صادرًا عن محكمة الحقوق الفكرية.
على أي وثائق أُجري الاختبار؟
أُجري الاختبار على مجموعة من 858 حكمًا صادرًا عن محكمة الحقوق الفكرية، وعلى نصوص الجزء الرابع من القانون المدني للاتحاد الروسي.
Access Frontier LLMs & Multimodal AI in One Workspace
Discover NomadNet AI (nomadnet.ai) — unified access to frontier language models, research synthesis, and multimodal workflows.
أهم ما في عالم الذكاء الاصطناعي — مرة كل أسبوع
سبع قصص مهمة فعلاً هذا الأسبوع، مختارة بعناية. بلا ضجيج ولا بيانات صحفية.
تم! تحقق من بريدك للتأكيد.