主頁網址:https://law.fudan-disc.com Github 網址: https://github.com/FudanDISC/DISC-LawLLM #技術報告:https://arxiv.org/abs/2309.11325

DISC-LawLLM 有三個核心能力:
2. 法律推理思考能力。針對智慧司法領域任務的需求,我們使用法律三段論這一法官的基本法律推理過程重構了指令數據,有效地提高了模型的法律推理能力。
3. 司法領域知識檢索遵循能力非常重要。在解決智慧司法領域的問題時,通常需要根據問題的相關背景法條或案例進行檢索。為了增強智慧法律處理系統的檢索和遵循能力,我們為其配備了檢索增強的模組
指令對建構
行為塑造
- #在法律三段論中,大前提為適用的法律規則,小前提為案件事實,結論為法律判斷。這構成了法官的一個基本的法律推理過程。每一個案例都可以透過三段論得出一個明確的結論,如下所述:
小前提:案件事實
#我們利用GPT-3.5-turbo 來完成行為塑造的重構,精進輸出,確保每個結論都從一個法律條款和一個案例事實中得出。
知識擴充
- #對於行為塑造不適用的多項選擇題,我們直接使用法律知識來擴展輸出,以提供更多的推理細節。許多與法律相關的考試和知識競賽只提供答案選項,我們使用 LLM 來擴展所涉及的法律知識,給出正確的答案,並重建指令對。
思維培養
- #思考鏈(CoT)已被證明能有效地提高模型的推理能力。為了進一步賦予模型法律推理能力,我們設計了具有特定法律意義的思維鏈,稱為 LCoT,要求模型用法律三段論來推導答案。 LCoT 將輸入X 轉換為如下的提示:
案例:X
##指令三元組建構
形式的三元組,我們使用指令對建構中列出的三種策略對原始資料進行處理,獲得輸入和輸出,並設計啟發式規則來從原始資料中提取參考資訊。
訓練
- 給定一個使用者輸入,檢索器透過計算它們與輸入的相似性,從知識庫傳回最相關的 Top-K 文件。這些候選文檔,連同使用者輸入,用我們設計的範本構造後輸入到 DISC-LawLLM 中。透過查詢知識庫,模型可以更好地理解主要前提,從而得到更準確可靠的答案。
##我們建構了一個公平的智慧法律系統評估基準DISC-Law-Eval,從客觀和主觀的角度來評估,填補了目前還沒有基準來對智慧法律體系全面評估這一空白。
##客觀評測
主觀評測
將我們的模型DISC-LawLLM (不外接知識庫) 與4 個通用LLM 和4 個中文法律LLM 進行比較,包括GPT-3.5-turbo 、ChatGLM-6B 、Baichuan-13B-Chat 、Chinese-Alpaca2-13B ;LexiLaw 、LawGPT、Lawyer LLaMA、ChatLaw 。
客觀評測結果
- #在客觀評測中,DISC-LawLLM 獲得了最高的綜合得分,並在準確度和清晰度這兩項標準中得分最高。表 3 是主觀評測結果,其中加粗表示最佳結果。
# #05 總結
我們發布了DISC-LawLLM,一個提供多重應用情境下法律服務的智慧法律系統。基於公開的法律領域 NLP 任務資料集、法律原始文本和開源通用指令資料集,按照法律三段論重構了法律指令進行監督微調。為了提高輸出的可靠性,我們加入了一個外部檢索模組。透過提高法律推理和知識檢索能力,DISC-LawLLM 在我們建構的法律基準評測集上優於現有的法律 LLM。該領域的研究將為實現法律資源平衡等帶來更多前景和可能性,我們發布了所建構的資料集和模型權重,以促進進一步的研究。
以上是復旦大學團隊發表中文智慧法律系統DISC-LawLLM,建構司法評測基準,開源30萬微調數據的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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