国内法律类大模型介绍
发布时间:2024年06月06日
国内法律类大模型列表:
1. ChatLaw (2023-06-28)
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基础模型:ChatLAW-13B
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数据:论文、新闻、法规、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书组成,随后经过清洗、数据增强等来构造训练数据
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算力:multiple NVIDIA V100 GPUs
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学校:北京大学
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Code: https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw
2. 韩非(HanFei)
(2023-05-31)
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基础模型:HanFei-2.0
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数据:案例、法规、起诉状、法律新闻(40G,2K词库)
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预训练:中文通用指令(53k)、中文法律指令(4k)、中文通用对话(55k)、中文法律对话(54k)、中文法律问答数据(50k)
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包含模块:聊天、摘要等各个模块(150)
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评估:法律问题
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算力:8 x NVIDIA A100/40GB
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机构:中国科学院深圳先进技术研究院、深圳市大数据研究院、香港中文大学(深圳)
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Code: https://github.com/siat-nlp/HanFei
3. Lawyer LLaMa (2023-05-24)
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基础模型:Chinese-Alpaca-Plus-13B
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数据:中国国家统一法律职业资格考试题库、JEC-QA中国法考数据集
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算力:7 x NVIDIA A100 GPUs 40GB
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学校:清华大学
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Code: https:/github.com/AndrewZhe/lawyer-llama
4. LexiLaw (2023-05-16)
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基础模型:ChatGLM-6B
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数据:法律问答数据、法律知识、百度收集的54k条法律问答数据、法律法规、包含刑法、民法、宪法等法规、法律参考书籍、JEC-QA数据集提供的法律参考书籍、从裁判文书网收集的50k法律文书
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开源数据:LaWGGT数据集(@pengxiao-song:包含法律领域专有词汇、专业名词、高引指令等)、法律各领域词表和词向量 @lihuanyong * 包括法律词表、20w法律问答数据、法律文书和犯罪案例、中国法律术语 @lawBook:收集各类法律法规、部门规章案例等
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算力:8 x NVIDIA Tesla V100 32GB、24h/epoch
(pre-training), 12/epoch (fine-tuning)
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学校:南京大学
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Code: https://github.com/csHaitao/LexiLaw
5. LawGPT_zh (2023-04-9)
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基础模型:ChatGPT-6B
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数据:ChatGPT根据CrimeAssistant的问题重新生成(52k);根据中华人民共和国手上最核心的法律条款,利用ChatGPT接收生成的情境问答(92k);法律领域的教科书、经典案例等数据
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知识问答:法律知识问题的精准回答
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算力:4 x NVIDIA 3090
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学校:上海交通大学
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Code: https://github.com/LiuHC0428/LAW-GPT
6. LawGPT (2023-04-12)
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基础模型:Chinese-Alpaca-Plus-7B
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数据:情境对话:真实的律师用户问答(200k)
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知识问答:法律知识问题的模糊回答
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利用ChatGPT根据CrimeAssistant的问题重新生成(52k)
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根据中华人民共和国手上最核心的法律条款,利用ChatGPT接收生成的情境问答(92k)
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法律领域的教科书、经典案例等数据
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算力:8 x NVIDIA V100 32GB、24h/epoch
(pre-training), 12/epoch (fine-tuning)
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中国裁判文书网:裁判书、裁定书、决定书等
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官方数据:司法部国家司法考试中心:行政法规、法考真题等
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国家法律法规数据库:官方法律法规库
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中国法律智能技术测评(CAL)历年赛题数据
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中国法研杯人工智能挑战赛(LAC)历年赛题数据
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百度知道法律问答数据集:约 3.6w 条法律问答数据,包括用户提问、问题回答、最佳回答
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法律知识问答数据集:约 2.3w 条法律问答数据
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中国司法考试试题集:约 2.6w 道中国司法考试试题
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LaWGPT 数据集(@pengxiao-song:包含法律领域专有词汇、专业名词、高引指令等)
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法律各领域词表和词向量 @lihuanyong * 包括法律词表、20w法律问答数据、法律文书和犯罪案例
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中国法律术语 @lawBook:收集各类法律法规、部门规章案例等
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刑法最新罪名一览表:记录2021年最新刑法罪名
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中文裁判文书网公开法律文书数据
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司法考试试题
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Code:Code: https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT
AI角色动画工具,通过先进的视频处理和3D渲染技术,MotionShop能够高效地将视频中的某个角色替换为3D人物,同时不改变视频中的其他场景和人物。