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GPT法律领域

法律领域

LaWGPT

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

  • 简介:基于中文法律知识的大语言模型。

  • 数据: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,利用Stanford_alpaca、self-instruct方式生成对话问答数据,利用知识引导的数据生成,引入ChatGPT清洗数据,辅助构造高质量数据集。

  • 训练方法:(1)Legal-Base-7B模型:法律基座模型,使用50w中文裁判文书数据二次预训练。(2)LaWGPT-7B-beta1.0模型:法律对话模型,构造30w高质量法律问答数据集基于Legal-Base-7B指令精调。(3)LaWGPT-7B-alpha模型:在Chinese-LLaMA-7B的基础上直接构造30w法律问答数据集指令精调。(4)LaWGPT-7B-beta1.1模型:法律对话模型,构造35w高质量法律问答数据集基于Chinese-alpaca-plus-7B指令精调。

ChatLaw

Github: https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw

  • 简介:中文法律大模型

  • 数据:主要由论坛、新闻、法条、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书组成,随后经过清洗、数据增强等来构造对话数据。

  • 训练方法:(1)ChatLaw-13B:基于姜子牙Ziya-LLaMA-13B-v1模型采用Lora方式训练而来。(2)ChatLaw-33B:基于Anima-33B采用Lora方式训练而来。

LexiLaw

Github: https://github.com/CSHaitao/LexiLaw

  • 简介:中文法律大模型

  • 数据:BELLE-1.5M通用数据、LawGPT项目中52k单轮问答数据和92k带有法律依据的情景问答数据、Lawyer LLaMA项目中法考数据和法律指令微调数据、华律网20k高质量问答数据、百度知道收集的36k条法律问答数据、法律法规、法律参考书籍、法律文书。

  • 训练方法:基于ChatGLM-6B模型,采用Freeze、Lora、P-Tuning-V2三种方法进行模型训练。

LAW-GPT

Github: https://github.com/LiuHC0428/LAW-GPT

  • 简介:中文法律大模型(獬豸)

  • 数据:现有的法律问答数据集和基于法条和真实案例指导的self-Instruct构建的高质量法律文本问答数据。

  • 训练方法:基于ChatGLM-6B,采用Lora&16bit方法进行模型训练。

lawyer-llama

Github: https://github.com/AndrewZhe/lawyer-llama

  • 简介:中文法律LLaMA

  • 数据:法考数据7k、法律咨询数据14k

  • 训练方法:以Chinese-LLaMA-13B为底座,未经过法律语料continual training,使用通用instruction和法律instruction进行SFT。

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