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ChatLaw是一个基于各种中文法律条文、实际案例、判决条文所训练出来的法律大模型,可借助AI,实现法律合同撰写、案例介绍、条款讲解、司法问题咨询等场景。ChatLaw(智法)模型由北大-兔展AIGC联合实验室和北京大学信息工程学院袁粒课题组联合发布。基于超过2亿的判例文书原始文本,以及340万条法律法规和地方政策,构建了大规模法律知识库。同时,通过与北大国际法学院、行业知名律师事务所进行合作,找来资深律师辅助人工标注,确保知识库能及时更新,同时保证数据的专业性和可靠性。
chatlaw网页版在线使用:https://chatlaw.cloud/lawchat/
chatlawGitHub下载:https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw
开发者可以利用这个大模型,快速搭建出个人法律顾问与专属智能律师,帮助你更好地解决在日常生活工作中,遇到的各种法律纠纷。
该模型主要拥有3个系列(ChatLaw-13B、ChatLaw-33B、ChatLaw-Text2Vec),适用于多种不同场景。
中文专有模型,支持读取文件、录音,处理多种复杂场景,一键自动抽取关键信息。支持对关键事实进行归纳梳理,生成导图、图表,可视化分析。
自研先验知识约束算法,基于亿级法律领域结构化语料及专业化人工标注进行模型知识注入,确保生成内容无误,避免大模型幻觉问题。
自研先验知识约束算法,基于亿级法律领域结构化语料及专业化人工标注进行模型知识注入,确保生成内容无误,避免大模型幻觉问题。
写作模型基于百万级法律文书语料进行微调,一键精准归纳用户事实,自动化进行法律文书写作。
根据参数量级,ChatLaw可分为13B和33B版本,两者皆为学术demo版,分别对应着130亿和330亿训练参数。
ChatLaw-13B是基于姜子牙Ziya-LLaMA-13B-v1模型训练而成,中文数据较为丰富,因此在中文对话场景下,表现较为优异,但缺点是训练参数不足,有时候一些较为复杂的法律问题,回答质量偏低。
ChatLaw-33B是基于另一个中文模型Anima-33B训练而成,因为参数较大,因此逻辑推理能力明显上升不少。但是中文语料还是太少,因此在回答时,偶尔会出现一些英文数据。
对于大部分使用用户来说,法律模型更多的交互场景,主要还是围绕法律咨询进行。
为了让AI能够更好的理解与响应用户提出的法律问题,北大团队使用了93万条真实判决案例数据集,基于BERT训练了一个相似度匹配模型:ChatLaw-Text2Vec,让人工智能自动匹配用户提问与法律条文。
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