模型定位
本模型主要承担以下任务：
- 根据事故图片、视频分析后的结构化信息生成专家指导意见
- 提炼事故分析中需要进一步核实的关键点
- 为后续知识检索和报告生成提供中间指导信息
本模型不直接替代人工事故认定，也不应被视为最终法律结论。
适用场景
适合：
- 道路交通事故辅助分析
- 事故责任分析前置梳理
- 事故报告生成流程中的专家意见草稿生成
不适合：
- 通用闲聊
- 无交通事故上下文的开放式问答
- 直接输出最终法律裁决结论
基座模型
当前发布配置按 Qwen/Qwen3-4B 标注。
从导出目录中的 config.json 看，hidden_size=2560、num_hidden_layers=36，与公开的 Qwen/Qwen3-4B 配置一致。
输入与输出
典型输入包括：
- 结构化事故字段
- 事故过程描述
- 车辆、道路、人员、违法行为等事实要素
典型输出包括：
- 需要重点核实的事实点
- 可供责任分析参考的专家指导意见
- 面向后续知识检索的分析要点
推荐使用方式
建议把本模型作为 SafetyRAISE 工作流中的“专家意见生成”节点使用，而不是单独作为终裁模型使用。
如果你需要在本地或服务器部署，可以使用兼容 OpenAI Chat Completions 的推理服务承载本模型，再将服务地址接入 SafetyRAISE：
EXPERT_LOCAL_MODELEXPERT_LOCAL_BASE_URL
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "suyuan37/SafetyRAISE-TS-Qwen3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto")
仓库文件说明
本仓库当前按 Transformers 分片权重格式发布。普通用户不需要手动只下载某一个权重分片，推荐通过 transformers、huggingface_hub 或 hf download 下载完整仓库。
Table with columns: 文件, 说明| 文件 | 说明 |
|---|
model-00001-of-00002.safetensors | 模型权重分片 1 |
model-00002-of-00002.safetensors | 模型权重分片 2 |
model.safetensors.index.json | 分片权重索引，加载模型时需要 |
config.json | 模型结构配置 |
generation_config.json | 生成参数配置 |
tokenizer.json |
完整下载示例：
hf download suyuan37/SafetyRAISE-TS-Qwen3 --local-dir SafetyRAISE-TS-Qwen3
训练数据集文件建议：
Table with columns: 数据集文件, 用途, 建议| 数据集文件 | 用途 | 建议 |
|---|
ts-sft.parquet | SFT 训练主文件 | 首选 |
ts-dpo.parquet | DPO / 偏好优化主文件 | 首选 |
ts-sft.jsonl、ts-dpo.jsonl | JSONL 兼容格式 | 需要行式 JSON 管线时使用 |
ts-sft.json、ts-dpo.json | 原始 JSON 数组格式 |
在 SafetyRAISE 中接入
如果你用 vLLM、LM Studio、SGLang 或其他兼容 OpenAI Chat Completions 的服务加载本模型，建议：
- 模型名填
suyuan37/SafetyRAISE-TS-Qwen3，或填你服务端映射后的别名
- 服务地址填到
EXPERT_LOCAL_BASE_URL
- 在 SafetyRAISE 的
workflow.yaml 或环境变量中完成接入
限制说明
- 模型输出会受到输入事实完整性影响
- 对缺失事实、模糊表述和材料冲突较敏感
- 不应脱离检索增强和人工复核单独使用
许可
本模型仓库使用 Apache-2.0 许可发布。
使用时还应同时遵守基座模型及相关依赖的许可要求。