复旦大学团队发布中文智慧法律系统DISC-LawLLM,构建司法评测基准,开源30万微调数据
作者:WeekendLife
时间:2023-10-07
浏览:1
随着智慧司法的兴起,智能化方法驱动的智能法律系统有望惠及不同群体。例如,为法律专业人员减轻文书工作,为普通民众提供法律咨询服务,为法学学生提供学习和考试辅导。由于法律知识的独特性和司法任务的多样性,此前的智慧司法研究方面主要着眼于为特定任务设计自动化算法,难以满足对司法领域提供支撑性服务的需求,离应用落地有不小的距离。而大型语言模型(LLMs)在不同的传统任务上展示出强大的能力,为智能法律系统的进一步发展带来希望。近日,复旦大学数据智能与社会计算实验室(FudanDISC)发布大语言模型驱动的中文智慧法律
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主页地址:https://law.fudan-disc.com Github 地址:https://github.com/FudanDISC/DISC-LawLLM 技术报告:https://arxiv.org/abs/2309.11325




1. 基础的法律文本处理能力。针对法律文本理解与生成的不同基础能力,包括信息抽取、文本摘要等,我们基于现有的 NLP 司法任务公开数据和真实世界的法律相关文本进行了微调数据的构建。
2. 法律推理思维能力。针对智慧司法领域任务的需求,我们使用法律三段论这一法官的基本法律推理过程重构了指令数据,有效地提高了模型的法律推理能力。
3. 司法领域知识检索遵循能力非常重要。在解决智慧司法领域的问题时,通常需要根据问题的相关背景法条或案例进行检索。为了增强智能法律处理系统的检索和遵循能力,我们为其配备了检索增强的模块



行为塑造
大前提:法律规则 小前提:案件事实 结论:法律判断
知识扩充
思维培养
在法律三段论中,大前提是适用的法律规则,小前提是案件事实,结论是对案件的法律判断。 案件:X 让我们用法律三段论来思考和输出判断:
检索增强

评测基准 DISC-Law-Eval

客观评测
主观评测
比较模型
客观评测结果
表 2:客观评测结果
主观评测结果

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