LaWGPT 是一系列基于中文法律知識的開源大語言模型。

該系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基礎上擴充法律領域?qū)Ｓ性~表、大規(guī)模中文法律語料預訓練，增強了大模型在法律領域的基礎語義理解能力。在此基礎上，構(gòu)造法律領域?qū)υ拞柎饠?shù)據(jù)集、中國司法考試數(shù)據(jù)集進行指令精調(diào)，提升了模型對法律內(nèi)容的理解和執(zhí)行能力。

詳細內(nèi)容請參考技術(shù)報告。

項目結(jié)構(gòu)

LaWGPT

├── assets # 項目靜態(tài)資源

├── data? ?# 語料及精調(diào)數(shù)據(jù)

├── tools? # 數(shù)據(jù)清洗等工具

├── README.md

├── requirements.txt

└── src? ? # 源碼

? ? ├── finetune.py

? ? ├── generate.py

? ? ├── models? # 基座模型及 Lora 權(quán)重

? ? │? ?├── base_models

? ? │? ?└── lora_weights

? ? ├── outputs

? ? ├── scripts # 腳本文件

? ? │? ?├── finetune.sh # 指令微調(diào)

? ? │? ?└── generate.sh # 服務創(chuàng)建

? ? ├── templates

? ? └── utils

數(shù)據(jù)構(gòu)建

本項目基于中文裁判文書網(wǎng)公開法律文書數(shù)據(jù)、司法考試數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)集展開，詳情參考中文法律數(shù)據(jù)匯總

初級數(shù)據(jù)生成：根據(jù)?Stanford_alpaca?和?self-instruct?方式生成對話問答數(shù)據(jù)

知識引導的數(shù)據(jù)生成：通過 Knowledge-based Self-Instruct 方式基于中文法律結(jié)構(gòu)化知識生成數(shù)據(jù)。

引入 ChatGPT 清洗數(shù)據(jù)，輔助構(gòu)造高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

模型訓練

LawGPT 系列模型的訓練過程分為兩個階段：

第一階段：擴充法律領域詞表，在大規(guī)模法律文書及法典數(shù)據(jù)上預訓練 Chinese-LLaMA

第二階段：構(gòu)造法律領域?qū)υ拞柎饠?shù)據(jù)集，在預訓練模型基礎上指令精調(diào)

二次訓練流程

參考?src/data/example_instruction_train.json?構(gòu)造二次訓練數(shù)據(jù)集

運行?src/scripts/train_lora.sh

指令精調(diào)步驟

參考?src/data/example_instruction_tune.json?構(gòu)造指令微調(diào)數(shù)據(jù)集

運行?src/scripts/finetune.sh

計算資源

8 張 Tesla V100-SXM2-32GB

模型評估

輸出示例

問題：請給出判決意見。

問題：請介紹賭博罪的定義。

問題：請問加班工資怎么算？

局限性

由于計算資源、數(shù)據(jù)規(guī)模等因素限制，當前階段 LawGPT 存在諸多局限性：

數(shù)據(jù)資源有限、模型容量較小，導致其相對較弱的模型記憶和語言能力。因此，在面對事實性知識任務時，可能會生成不正確的結(jié)果。

該系列模型只進行了初步的人類意圖對齊。因此，可能產(chǎn)生不可預測的有害內(nèi)容以及不符合人類偏好和價值觀的內(nèi)容。

自我認知能力存在問題，中文理解能力有待增強。

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