干货:AI+法律咨询 (针对有法律需求的个人及企业)

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科普:

法律咨询的内容范围较广,主要包括以下几个方面:

婚姻家庭法律咨询:涉及婚姻离婚、财产分割、子女抚养、家庭暴力等问题;合同法律咨询:如合同的签订、履行、终止和违约等问题;企业法律咨询:包括企业的注册、股权变更、经营管理等问题;知识产权法律咨询:如商标、专利、版权等知识产权的申请、保护和纠纷解决等问题;民事纠纷法律咨询:如债务纠纷、人身损害、合同纠纷等问题;刑事辩护法律咨询:如刑事案件的辩护、抗辩等问题。

不同的法律咨询机构可能会针对不同领域提供不同的服务。

LaWGPT:基于中文法律知识的大语言模型

LaWGPT 是一系列基于中文法律知识的开源大语言模型。

该系列模型在通用中文基座模型(如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等)的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练,增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上,构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调,提升了模型对法律内容的理解和执行能力。

数据构建

本项目基于中文裁判文书网公开法律文书数据、司法考试数据等数据集展开,详情参考中文法律数据源汇总(Awesome Chinese Legal Resources)。

初级数据生成:根据 Stanford_alpaca 和 self-instruct 方式生成对话问答数据知识引导的数据生成:通过 Knowledge-based Self-Instruct 方式基于中文法律结构化知识生成数据。引入 ChatGPT 清洗数据,辅助构造高质量数据集。

模型训练

LawGPT 系列模型的训练过程分为两个阶段:

第一阶段:扩充法律领域词表,在大规模法律文书及法典数据上预训练 Chinese-LLaMA第二阶段:构造法律领域对话问答数据集,在预训练模型基础上指令精调

计算资源:8 张 Tesla V100-SXM2-32GB :二次训练阶段耗时约 24h / epoch,微调阶段耗时约 12h / epoch

模型评估:输出示例

问题:酒驾撞人怎么判刑?

问题:请问加班工资怎么算?

问题:民间借贷受国家保护的合法利息是多少?

模型评估:局限性

由于计算资源、数据规模等因素限制,当前阶段 LawGPT 存在诸多局限性:

数据资源有限、模型容量较小,导致其相对较弱的模型记忆和语言能力。因此,在面对事实性知识任务时,可能会生成不正确的结果。该系列模型只进行了初步的人类意图对齐。因此,可能产生不可预测的有害内容以及不符合人类偏好和价值观的内容。自我认知能力存在问题,中文理解能力有待增强。

请诸君在使用前了解上述问题,以免造成误解和不必要的麻烦。

免责声明

请各位严格遵守如下约定:

本项目任何资源仅供学术研究使用,严禁任何商业用途。模型输出受多种不确定性因素影响,本项目当前无法保证其准确性,严禁用于真实法律场景。本项目不承担任何法律责任,亦不对因使用相关资源和输出结果而可能产生的任何损失承担责任。

源码下载地址:

https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT

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