大语言模型在专业领域的应用——法律场景下的大语言模型

法律场景下的大语言模型

  • 构建法律相关的大语言模型
  • 数据资源
  • 总结

在法律领域,相关从业人员需要参与合同咨询、审查、案件判决等日常重复性任务。这些任务需要耗费大量的人力成本,亟需面向法律领域的人工智能技术辅助完成这些工作,从而减轻从业人员的工作负担。大语言模型具有优秀的模型能力,经过领域适配以后,能够助力完成多种法律任务,如合同信息抽取、法律文书撰写和案件判决生成,具有较好的应用场景。

构建法律相关的大语言模型

为了构建法律大语言模型,可以采集大量的法律相关的文本数据,进而针对通用大语言模型进行继续预训练或指令微调,使其掌握法律领域的专业知识。ChatLaw 是一个面向中文的法律大语言模型,其训练数据主要来源于法条、司法解释、法考题、判决文书、法律相关论坛和新闻等。ChatLaw 目前主要有两个版本,即 ChatLaw (13B) 和 ChatLaw (33B),分别基于 Ziya-LLaMA (13B) 和 Anima (33B)基座模型训练获得,具有较好的法律文本理解与任务处理能力。由于法律领域具有高度的专业性、且不同国家法律存在差异,在训练法律大模型时需要考虑其适用范围。例如,在中文法律场景下,需要在构造训练数据时去除不符合中国法律的相关训练数据,并且针对常见的法律案例、咨询需求等构造指令数据集,从而更准确地理解中国用户的法律需求。

数据资源

法律领域有许多可用于模型训练与评估的数据资源。其

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