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

🎉 Repo for LaWGPT, Chinese-Llama tuned with Chinese Legal knowledge. 基于中文法律知识的大语言模型
https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT

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🎉 Repo for LaWGPT, Chinese-Llama tuned with Chinese Legal knowledge. 基于中文法律知识的大语言模型

Awesome Lists containing this project

README 

        
# LaWGPT：基于中文法律知识的大语言模型





  

    

  






    

    

    

    

    

     

    




LaWGPT 是一系列基于中文法律知识的开源大语言模型。



该系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基础上扩充法律领域专有词表、**大规模中文法律语料预训练**，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，**构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调**，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。



详细内容请参考[技术报告](https://arxiv.org/pdf/2406.04614)。



---



本项目持续开展，法律领域数据集及系列模型后续相继开源，敬请关注。



## 更新



- 🌟 2023/05/30：公开发布

  

 

  - **LaWGPT-7B-beta1.1**：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



- 📣 2023/05/26：开放 [Discussions 讨论区](https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT/discussions)，欢迎朋友们交流探讨、提出意见、分享观点！



- 🛠️ 2023/05/22：项目主分支结构调整，详见[项目结构](https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT#项目结构)；支持[命令行批量推理](https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT/blob/main/scripts/infer.sh)



- 🪴 2023/05/15：发布 [中文法律数据源汇总（Awesome Chinese Legal Resources）](https://github.com/pengxiao-song/awesome-chinese-legal-resources) 和 [法律领域词表](https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT/blob/main/resources/legal_vocab.txt)



- 🌟 2023/05/13：公开发布

   

  

  

  - **Legal-Base-7B**：法律基座模型，使用 50w 中文裁判文书数据二次预训练

  

  - **LaWGPT-7B-beta1.0**：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

  

- 🌟 2023/04/12：内部测试

  

  - **LaWGPT-7B-alpha**：在 Chinese-LLaMA-7B 的基础上直接构造 30w 法律问答数据集指令精调



## 快速开始



1. 准备代码，创建环境



   ```bash

   # 下载代码

   git clone [email protected]:pengxiao-song/LaWGPT.git

   cd LaWGPT



   # 创建环境

   conda create -n lawgpt python=3.10 -y

   conda activate lawgpt

   pip install -r requirements.txt

   ```

2. **启动 web ui（可选，易于调节参数）**



   - 首先，执行服务启动脚本：`bash scripts/webui.sh`



   - 其次，访问 http://127.0.0.1:7860 ：



   


      

   


   

3. **命令行推理（可选，支持批量测试）**



   - 首先，参考 `resources/example_infer_data.json` 文件内容构造测试样本集；

   

   - 其次，执行推理脚本：`bash scripts/infer.sh`。其中 `--infer_data_path` 参数为测试样本集路径，如果为空或者路径出错，则以交互模式运行。



注意，以上步骤的默认模型为 LaWGPT-7B-alpha ，如果您想使用 LaWGPT-7B-beta1.0 模型：



- 由于 [LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama) 和 [Chinese-LLaMA](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca) 均未开源模型权重。根据相应开源许可，**本项目只能发布 LoRA 权重**，无法发布完整的模型权重，请各位谅解。



- 本项目给出[合并方式](https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT/wiki/%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%90%88%E5%B9%B6)，请各位获取原版权重后自行重构模型。



## 项目结构



```bash    

LaWGPT

├── assets    # 静态资源

├── resources # 项目资源

├── models    # 基座模型及 lora 权重

│   ├── base_models

│   └── lora_weights

├── outputs   # 指令微调的输出权重

├── data      # 实验数据

├── scripts   # 脚本目录

│   ├── finetune.sh # 指令微调脚本

│   └── webui.sh    # 启动服务脚本

├── templates # prompt 模板

├── tools     # 工具包

├── utils

├── train_clm.py  # 二次训练

├── finetune.py   # 指令微调

├── webui.py      # 启动服务

├── README.md

└── requirements.txt

```



## 数据构建



本项目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，详情参考[中文法律数据源汇总（Awesome Chinese Legal Resources）](https://github.com/pengxiao-song/awesome-chinese-legal-resources)。



1. 初级数据生成：根据 [Stanford_alpaca](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca#data-generation-process) 和 [self-instruct](https://github.com/yizhongw/self-instruct) 方式生成对话问答数据

2. 知识引导的数据生成：通过 Knowledge-based Self-Instruct 方式基于中文法律结构化知识生成数据。

3. 引入 ChatGPT 清洗数据，辅助构造高质量数据集。



## 模型训练



LawGPT 系列模型的训练过程分为两个阶段：



1.  第一阶段：扩充法律领域词表，在大规模法律文书及法典数据上预训练 Chinese-LLaMA

2.  第二阶段：构造法律领域对话问答数据集，在预训练模型基础上指令精调



### 二次训练流程



1. 参考 `resources/example_instruction_train.json` 构造二次训练数据集

2. 运行 `scripts/train_clm.sh` 



### 指令精调步骤



1. 参考 `resources/example_instruction_tune.json` 构造指令微调数据集

2. 运行 `scripts/finetune.sh` 



### 计算资源



8 张 Tesla V100-SXM2-32GB ：二次训练阶段耗时约 24h / epoch，微调阶段耗时约 12h / epoch



## 模型评估



### 输出示例



问题：酒驾撞人怎么判刑？



![](assets/demo/demo07.jpeg)



问题：请给出判决意见。



![](assets/demo/example-05.jpeg)



问题：请介绍赌博罪的定义。



![](assets/demo/example-06.jpeg)



问题：请问加班工资怎么算？



![](assets/demo/example-04.jpeg)



问题：民间借贷受国家保护的合法利息是多少?



![](assets/demo/example-02.jpeg)



问题：欠了信用卡的钱还不上要坐牢吗？



![](assets/demo/example-01.jpeg)



问题：你能否写一段抢劫罪罪名的案情描述？



![](assets/demo/example-03.jpeg)



### 局限性



由于计算资源、数据规模等因素限制，当前阶段 LawGPT 存在诸多局限性：



1. 数据资源有限、模型容量较小，导致其相对较弱的模型记忆和语言能力。因此，在面对事实性知识任务时，可能会生成不正确的结果。

2. 该系列模型只进行了初步的人类意图对齐。因此，可能产生不可预测的有害内容以及不符合人类偏好和价值观的内容。

3. 自我认知能力存在问题，中文理解能力有待增强。



请诸君在使用前了解上述问题，以免造成误解和不必要的麻烦。



## 协作者



如下各位合作开展（按字母序排列）：[@cainiao](https://github.com/herobrine19)、[@njuyxw](https://github.com/njuyxw)、[@pengxiao-song](https://github.com/pengxiao-song)、[@WNJXYK](https://github.com/WNJXYK)



指导老师：李宇峰、郭兰哲、涂威威（），由南京大学机器学习与数据挖掘研究组（

  

）支持



## 免责声明



请各位严格遵守如下约定：



1. 本项目任何资源**仅供学术研究使用，严禁任何商业用途**。

2. 模型输出受多种不确定性因素影响，本项目当前无法保证其准确性，**严禁用于真实法律场景**。

3. 本项目不承担任何法律责任，亦不对因使用相关资源和输出结果而可能产生的任何损失承担责任。



## 问题反馈



如有问题，请在 GitHub Issue 中提交。



- 提交问题之前，建议查阅 FAQ 及以往的 issue 看是否能解决您的问题。

- 请礼貌讨论，构建和谐社区。



协作者科研之余推进项目进展，由于人力有限难以实时反馈，给诸君带来不便，敬请谅解！



## 致谢



本项目基于如下开源项目展开，在此对相关项目和开发人员表示诚挚的感谢：



- Chinese-LLaMA-Alpaca: https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

- LLaMA: https://github.com/facebookresearch/llama

- Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

- alpaca-lora: https://github.com/tloen/alpaca-lora

- ChatGLM-6B: https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B



此外，本项目基于开放数据资源，详见 [Awesome Chinese Legal Resources](https://github.com/pengxiao-song/awesome-chinese-legal-resources)，一并表示感谢。



## 引用



如果您觉得我们的工作对您有所帮助，请考虑引用该项目。



```plain

@misc{lawgpt,

      title={LawGPT: A Chinese Legal Knowledge-Enhanced Large Language Model}, 

      author={Zhi Zhou and Jiang-Xin Shi and Peng-Xiao Song and Xiao-Wen Yang and Yi-Xuan Jin and Lan-Zhe Guo and Yu-Feng Li},

      year={2024},

      eprint={2406.04614},

      archivePrefix={arXiv},

      primaryClass={cs.CL}

}

```