大语言模型在专业领域的应用——法律场景下的大语言模型

本文主要是介绍大语言模型在专业领域的应用——法律场景下的大语言模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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。