¡Este evento ha terminado!
Brněnské Pyvo - Právní
Cervecería de Brno - Legal
Evento por: Brněnské Pyvo, Jiří Psotka
Ubicación: ArtBar Druhý Pád, Štefánikova 836/1, Brno-střed
Charlas y debates
Acerca del evento
Říjnové Pyvo, poslední čtvrtek v měsíci v ArtBaru, jako obvykle. 🙂 🍻
Octubre Pyvo, último jueves del mes en ArtBar, como siempre. 🙂 🍻
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Predicción de juicios legales mediante el procesamiento del lenguaje neuronal
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Pavol Travnik
La presentación se centrará en el ámbito jurídico Predicción de juicios mediante procesamiento del lenguaje neuronal y aprendizaje automático mediante PyTorch. La atención se centrará en aprovechar los modelos de incorporación de última generación para manejar tareas como la clasificación y predicción de documentos basadas en sentencias de tribunales de distrito disponibles públicamente. Se explorará una variedad de modelos, incluidos text-embedding-3-small y text-embedding-3-large de OpenAI, así como opciones de código abierto como avsolatorio/GIST-small-Embedding-v0 y frase-transformers/all- MiniLM-L12-v2. La sesión también explorará el rendimiento de las incrustaciones dentro de la generación aumentada de recuperación (RAG) sobre conjuntos de datos de textos legales, enfatizando cómo estos modelos gestionan la búsqueda y clasificación de contexto en corpus legales y cuáles son sus limitaciones.
Acerca de Pavol:
Pavol Travnik tiene una Maestría en Derecho y actualmente está cursando una Maestría en Ingeniería de Software y Big Data. Con una formación multidisciplinaria, Pavol ha adquirido experiencia en tecnología, incluido el aprendizaje automático y los marcos legales, y ha trabajado en ingeniería de software y control de calidad en múltiples funciones. Su experiencia une la teoría jurídica y los enfoques computacionales, impulsando la innovación en la investigación jurídica.
Octubre Pyvo, último jueves del mes en ArtBar, como siempre. 🙂 🍻
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Predicción de juicios legales mediante el procesamiento del lenguaje neuronal
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Pavol Travnik
La presentación se centrará en el ámbito jurídico Predicción de juicios mediante procesamiento del lenguaje neuronal y aprendizaje automático mediante PyTorch. La atención se centrará en aprovechar los modelos de incorporación de última generación para manejar tareas como la clasificación y predicción de documentos basadas en sentencias de tribunales de distrito disponibles públicamente. Se explorará una variedad de modelos, incluidos text-embedding-3-small y text-embedding-3-large de OpenAI, así como opciones de código abierto como avsolatorio/GIST-small-Embedding-v0 y frase-transformers/all- MiniLM-L12-v2. La sesión también explorará el rendimiento de las incrustaciones dentro de la generación aumentada de recuperación (RAG) sobre conjuntos de datos de textos legales, enfatizando cómo estos modelos gestionan la búsqueda y clasificación de contexto en corpus legales y cuáles son sus limitaciones.
Acerca de Pavol:
Pavol Travnik tiene una Maestría en Derecho y actualmente está cursando una Maestría en Ingeniería de Software y Big Data. Con una formación multidisciplinaria, Pavol ha adquirido experiencia en tecnología, incluido el aprendizaje automático y los marcos legales, y ha trabajado en ingeniería de software y control de calidad en múltiples funciones. Su experiencia une la teoría jurídica y los enfoques computacionales, impulsando la innovación en la investigación jurídica.