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LexiLaw - 法律中文大模型.zip

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简介:
LexiLaw是一款专为法律专业人士设计的中文大模型工具,旨在提供精准的法律咨询服务和文档撰写支持,助力提升工作效率与服务质量。 这个项目的目标是提供专业的中文法律咨询服务,并分享在大模型垂直领域微调的经验,以促进社区开发更多高质量的专业化大模型。 ### 项目简介 LexiLaw 是一个基于 ChatGLM-6B 架构的经过微调的中文法律大模型。通过使用专门的法律数据集进行训练,它具备了更高的性能和专业性,在提供法律咨询和支持方面表现出色。 该模型旨在为律师、学生以及普通用户提供准确且可靠的法律咨询服务。无论您需要解答具体的法律问题,还是查询法律法规条款、案例分析或法规解读等方面的内容,LexiLaw 都能为您提供有价值的建议与指导。 ### 功能和特点 - **专业法律知识**:经过大规模中文法律数据集的微调训练后,LexiLaw 拥有丰富的专业知识及理解能力,能够解答各种类型的法律问题。 - **提供咨询服务**:通过与 LexiLaw 互动交流,您可以提出具体的法律疑问,并获得详尽且精确的回答和专业支持。 - **广泛的应用场景**:无论是在哪个具体领域内,LexiLaw 都能胜任并发挥作用。

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客服
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  • LexiLaw - .zip
    优质
    LexiLaw是一款专为法律专业人士设计的中文大模型工具,旨在提供精准的法律咨询服务和文档撰写支持,助力提升工作效率与服务质量。 这个项目的目标是提供专业的中文法律咨询服务,并分享在大模型垂直领域微调的经验,以促进社区开发更多高质量的专业化大模型。 ### 项目简介 LexiLaw 是一个基于 ChatGLM-6B 架构的经过微调的中文法律大模型。通过使用专门的法律数据集进行训练,它具备了更高的性能和专业性,在提供法律咨询和支持方面表现出色。 该模型旨在为律师、学生以及普通用户提供准确且可靠的法律咨询服务。无论您需要解答具体的法律问题,还是查询法律法规条款、案例分析或法规解读等方面的内容,LexiLaw 都能为您提供有价值的建议与指导。 ### 功能和特点 - **专业法律知识**:经过大规模中文法律数据集的微调训练后,LexiLaw 拥有丰富的专业知识及理解能力,能够解答各种类型的法律问题。 - **提供咨询服务**:通过与 LexiLaw 互动交流,您可以提出具体的法律疑问,并获得详尽且精确的回答和专业支持。 - **广泛的应用场景**:无论是在哪个具体领域内,LexiLaw 都能胜任并发挥作用。
  • 基于知识的语言.zip
    优质
    本项目致力于开发和训练专门针对中文法律领域的大型语言模型,旨在提供精准、专业的法律咨询服务与文档撰写能力。通过深度学习海量法律法规及案例数据,提升模型在法律专业场景下的应用效果与准确性。 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)的基础上扩充了法律领域专有词表,并进行了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,通过构造法律领域对话问答数据集和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。
  • 领域的-指令微调数据集
    优质
    本数据集专为在法律领域优化大模型性能而设计,通过精选的指令微调策略,提升模型处理专业法律文本和问题的能力。 依据本地法律数据文本构建的法律大模型指令微调数据集包含11k条记录,并采用alpaca格式存储。利用三段论推理来选择和评估当事人的论点是一种常见的做法,其中三段论包括大前提、小前提和结论三个部分,在法律领域中,大前提是相关法条构成的法律依据;小前提是犯罪要件组成的案情分析结果;而结论则是最终适用的法条及判决。实践中法官广泛使用这种推理形式以确保逻辑论证合理且无可辩驳。 司法三段论是将三段论应用于实际案件的一种方法:在该过程中,法官会把法律规定作为大前提、案件事实为小前提,并据此推导出具体的判决结果。通过这样的数据集对模型进行微调后,可以增强其预测案件可能走向的能力,同时也有助于用户更好地理解法律依据及潜在风险。
  • 语言评估01.zip
    优质
    本资料包包含对当前主要中文大语言模型进行全面评测的内容,包括但不限于性能、响应速度及多语言理解能力等关键指标。适合研究人员和技术爱好者参考使用。 中文大语言模型评测01——毕业设计、课程设计及项目源码均已通过助教老师的测试并确认无误,欢迎下载交流。下载后请先查看README.md文件(如有),注意某些链接可能需要特殊方式访问。
  • MATLAB图像分割
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下应用大律法(最大熵方法)进行图像分割的技术。通过优化算法实现对图像的有效分割和分析,提高图像处理效率与质量。 图像分割、MATLAB以及大律法是本段落讨论的主要内容。
  • PPT
    优质
    这款法院法律PPT模板专为法律专业人士和学生设计,提供一系列专业且规范的设计元素,包括图表、图标及背景等,帮助用户高效展示案件分析、法规解读等内容。 这是一套法律法院主题的PPT模板,包含22张幻灯片。封面采用了木质桌面、法庭木槌以及法律书籍作为背景图片,并配有一个棕色半透明圆形文本框用于填写标题。整体界面设计与法律司法的主题非常契合。 在内容页面中,使用了20张棕色扁平化图表来制作幻灯片,使得整个PPT看起来既专业又具有现代感。
  • 人工智能-预训练语言-国内首款全参数训练的HanFei-1.0
    优质
    简介:HanFei-1.0是国内首个完全自主训练的法律专业大模型,基于先进的人工智能技术,专注于提供精准、高效的法律咨询服务和解决方案。 近年来,在人工智能领域内取得的显著进展之一是大语言模型的研究与应用。预训练的大规模语言模型如GPT和BERT系列已经成为推动自然语言处理技术进步的关键力量。这些模型通过学习海量文本数据,能够理解和生成人类语言,并为各种自然语言任务提供了强大的技术支持。 其中,专注于特定领域的大型语言模型尤为突出。例如HanFei-1.0(韩非),它是国内首个全参数训练的法律大模型,名字来源于中国古代著名的法家思想家韩非子。该模型拥有70亿个参数,在处理复杂的语言任务时表现出较高的智能水平。 HanFei-1.0的核心功能包括法律问答、多轮对话和撰写文章等。这些功能不仅能够帮助专业人员快速准确地获取信息,还能提高服务质量并提升效率。 在法律问答方面,用户可以通过该模型获得各种类型的即时解答,无论是民事、商事还是刑事或行政方面的法律问题都能得到响应。这为不具备专业知识的公众提供了极大的便利。 多轮对话功能使用户可以与模型进行深入且连续的交流。对于需要详细解释和指导的问题尤其有用,因为用户能够连续提问并收到连贯的回答,帮助他们逐步理解复杂的法律问题。这种交互方式极大地提升了用户体验,并简化了咨询过程。 撰写文章的功能为法律专业人士提供了极大的便利性。HanFei-1.0可以根据所提供的案例要点自动生成各种类型的法律文书,如意见书、起诉书和辩护词等。这不仅减轻了专业人员的工作负担,还保证了一定程度上的文档质量和标准化水平。同时,在编写过程中还能根据最新的法律法规进行实时更新。 尽管目前HanFei-1.0的功能已经非常强大,其研发团队仍在不断优化和完善中,并期待在未来能够提供更加丰富的功能。例如在法律信息检索方面,一个高效的系统可以帮助专业人士快速找到相关的法规、司法解释和案例等资料。HanFei-1.0有望在此领域提供突破性的技术支持。 总而言之,作为一款专注于法律领域的全参数训练语言模型,HanFei-1.0已经在多个核心功能上展现了其强大的应用潜力,并且随着技术的进步与改进,它将逐渐成为法律专业人士不可或缺的智能助手之一。
  • 件.rar
    优质
    法律文件.rar包含了一系列重要的法律文档和协议,适用于个人或企业,在合同签署、法律法规查询以及法律条款理解等方面具有重要参考价值。 这个压缩包包含了以下几个文件: 1. **40000条法律问答数据集.csv**:这是一个包含40000个法律问题与答案的数据集,可用于训练机器学习模型来实现智能的法律咨询服务。 2. **数据分析.py**:一个Python脚本用于处理和分析上述数据集。它可能涉及预处理、探索性数据分析(EDA)以及特征工程等步骤,为后续建模工作做准备。 3. **app启动.py**:这个文件可能是用来启动基于Python开发的Web应用程序,该应用提供法律咨询服务或展示数据分析结果。 4. **main.py**:作为项目的主入口程序,它可能包含了整个系统的逻辑核心部分,如路由设置、请求处理等。 5. **句子相似匹配.py**:一个用于计算文本相似度的脚本。这可能是为了在用户提出新问题时找到最相关的答案而设计的一种方法或模型。 6. **流程图.vsdx**:这是一个Visio文档格式文件,可能描绘了法律咨询应用的工作流程或者系统架构的设计方案。 7. **templates**:一个包含Web应用程序HTML模板的文件夹。这些模板定义了网页的基本结构和样式,并且可能会有用户输入问题界面或展示答案结果页面等设计元素。 8. **chinese-bert-wwm-ext**:这是一个专为中文文本处理而优化过的预训练BERT模型,用于提高法律问答系统的自然语言理解能力。 9. **static**:一个包含Web应用静态资源的文件夹。这些静态资源包括CSS样式表、JavaScript脚本和图片等,共同构建出美观且交互性强的应用用户界面。 综上所述,这个压缩包的内容主要围绕着开发基于Python的一个法律问答系统展开,该系统利用数据集进行训练,并通过预训练的语言模型来增强其回答问题的能力。应用程序的启动和运行依赖于main.py、app启动.py等脚本段落件,而流程图.vsdx则描述了应用的工作流设计;static与templates文件夹中包含的应用前端资源有助于构建出用户友好型界面。
  • CnOpenData数据样本解析
    优质
    CnOpenData中国法律法规大数据样本解析旨在通过分析中国法律法规数据集,为研究者提供全面的数据支持和深入洞察,涵盖立法趋势、条款变化等多方面内容。 《大模型文本语料库之CnOpenData中国法律法规数据样本数据》是一份重要的法律资源集合,它包含了中国的各类法律法规信息,旨在为研究人员、律师、政策制定者以及对法律感兴趣的公众提供一个便捷的数据平台。这份数据集以Excel格式呈现,便于用户进行数据分析和处理。 我们要理解什么是语料库。语料库是一种包含大量文本的数据库,用于语言学研究、机器学习训练或自然语言处理任务。在这个案例中,该语料库专门收录了中国的法律法规信息,这对于理解和研究中国的法律体系至关重要。它可能包含了法律条文、法规解释、司法解释、行政法规以及部门规章等不同层次和类型的文件,并涵盖了宪法、刑法、民法、商法及行政法等多个领域。 使用Excel作为存储格式意味着数据以表格形式组织,每一行代表一条法律法规信息,包括名称、颁布日期、效力状态和内容摘要等关键字段。这种结构化的数据有利于进行统计分析,例如统计不同时间段内的立法数量或特定领域的法规变化趋势。 对于数据分析来说,可以利用Excel的内置功能或者编程语言(如Python的pandas库)来处理这些数据。比如筛选出所有与环境保护相关的法律法规,并对其进行近十年的变化趋势分析;或者通过关键词搜索找出涉及“互联网+”的新法规,探讨其对数字经济的影响。 此外,该数据集对于机器学习和人工智能的应用也具有重要意义。可以训练文本分类模型以识别不同类型的法律文件;使用自然语言处理技术提取关键信息,帮助法律工作者快速定位所需条款;甚至建立一个智能问答系统为公众提供法律法规查询服务。 这份《大模型文本语料库之CnOpenData中国法律法规数据样本数据》提供了丰富的法律资料,对于法律研究、政策制定以及智能法律服务等领域都具有重要价值。通过现代数据分析工具的应用,我们可以从该数据库中发现更多关于法律系统的模式,并预测未来的立法趋势,从而更好地服务于社会需求。无论是学术研究还是实际应用,这份数据集都有很高的潜力和实用性。