README.md

---
license: apache-2.0
language:
- fr
multilinguality:
- monolingual
tags:
- finetuning
- legal
- french law
- droit français
- Code de la sécurité sociale
source_datasets:
- original
pretty_name: Code de la sécurité sociale
task_categories:
- text-generation
- table-question-answering
- summarization
- conversational
size_categories:
- 1K<n<10K
dataset_info:
  features:
  - name: instruction
    dtype: string
  - name: input
    dtype: string
  - name: output
    dtype: string
  - name: start
    dtype: string
  - name: expiration
    dtype: string
  - name: num
    dtype: string
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 9112873
    num_examples: 7338
  download_size: 3348156
  dataset_size: 9112873
---
# Code de la sécurité sociale, non-instruct (11-12-2023)

This project focuses on fine-tuning pre-trained language models to create efficient and accurate models for legal practice. 

Fine-tuning is the process of adapting a pre-trained model to perform specific tasks or cater to particular domains. It involves adjusting the model's parameters through a further round of training on task-specific or domain-specific data. While conventional fine-tuning strategies involve supervised learning with labeled data, instruction-based fine-tuning introduces a more structured and interpretable approach.

Instruction-based fine-tuning leverages the power of human-provided instructions to guide the model's behavior. These instructions can be in the form of text prompts, prompts with explicit task descriptions, or a combination of both. This approach allows for a more controlled and context-aware interaction with the LLM, making it adaptable to a multitude of specialized tasks.

Instruction-based fine-tuning significantly enhances the performance of LLMs in the following ways:

- Task-Specific Adaptation: LLMs, when fine-tuned with specific instructions, exhibit remarkable adaptability to diverse tasks. They can switch seamlessly between translation, summarization, and question-answering, guided by the provided instructions.
- Reduced Ambiguity: Traditional LLMs might generate ambiguous or contextually inappropriate responses. Instruction-based fine-tuning allows for a clearer and more context-aware generation, reducing the likelihood of nonsensical outputs.
- Efficient Knowledge Transfer: Instructions can encapsulate domain-specific knowledge, enabling LLMs to benefit from expert guidance. This knowledge transfer is particularly valuable in fields like tax practice, law, medicine, and more.
- Interpretability: Instruction-based fine-tuning also makes LLM behavior more interpretable. Since the instructions are human-readable, it becomes easier to understand and control model outputs.
- Adaptive Behavior: LLMs, post instruction-based fine-tuning, exhibit adaptive behavior that is responsive to both explicit task descriptions and implicit cues within the provided text.

## Dataset generation

This JSON file is a list of dictionaries, each dictionary contains the following fields:

- `instruction`: `string`, presenting the instruction linked to the element.
- `input`: `string`, signifying the input details for the element.
- `output`: `string`, indicating the output information for the element.

We used the following list of instructions for generating the dataset:
```python
instructions = [
    "Compose l'intégralité de l'article sous forme écrite.",
    "Écris la totalité du contenu de l'article.",
    "Formule la totalité du texte présent dans l'article.",
    "Produis l'intégralité de l'article en écriture.",
    "Développe l'article dans son ensemble par écrit.",
    "Génère l'ensemble du texte contenu dans l'article.",
    "Formule le contenu intégral de l'article en entier.",
    "Rédige la totalité du texte de l'article en entier.",
    "Compose l'intégralité du contenu textuel de l'article.",
    "Rédige l'ensemble du texte qui constitue l'article.",
    "Formule l'article entier dans son contenu écrit.",
    "Composez l'intégralité de l'article sous forme écrite.",
    "Écrivez la totalité du contenu de l'article.",
    "Formulez la totalité du texte présent dans l'article.",
    "Développez l'article dans son ensemble par écrit.",
    "Générez l'ensemble du texte contenu dans l'article.",
    "Formulez le contenu intégral de l'article en entier.",
    "Rédigez la totalité du texte de l'article en entier.",
    "Composez l'intégralité du contenu textuel de l'article.",
    "Écrivez l'article dans son intégralité en termes de texte.",
    "Rédigez l'ensemble du texte qui constitue l'article.",
    "Formulez l'article entier dans son contenu écrit.",
    "Composer l'intégralité de l'article sous forme écrite.",
    "Écrire la totalité du contenu de l'article.",
    "Formuler la totalité du texte présent dans l'article.",
    "Produire l'intégralité de l'article en écriture.",
    "Développer l'article dans son ensemble par écrit.",
    "Générer l'ensemble du texte contenu dans l'article.",
    "Formuler le contenu intégral de l'article en entier.",
    "Rédiger la totalité du texte de l'article en entier.",
    "Composer l'intégralité du contenu textuel de l'article.",
    "Rédiger l'ensemble du texte qui constitue l'article.",
    "Formuler l'article entier dans son contenu écrit.",
    "Quelles sont les dispositions de l'article ?",
    "Quelles dispositions sont incluses dans l'article ?",
    "Quelles sont les dispositions énoncées dans l'article ?",
    "Quel est le texte intégral de l'article ?",
    "Quelle est la lettre de l'article ?"
]
```

## Citing this project

If you use this code in your research, please use the following BibTeX entry.

```BibTeX
@misc{louisbrulenaudet2023,
  author =       {Louis Brulé Naudet},
  title =        {Code de la sécurité sociale, non-instruct (11-12-2023)},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/louisbrulenaudet/code-securite-sociale}},
  year =         {2023}
}
```

## Feedback

If you have any feedback, please reach out at [louisbrulenaudet@icloud.com](mailto:louisbrulenaudet@icloud.com).