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法律领域的大模型-指令微调数据集

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简介:
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。

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    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。
  • 对话系统
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    本数据集专注于法律领域,包含大量针对法律咨询与信息查询的人机对话记录,旨在促进法律相关对话系统的研发与应用。 法律服务对话系统中的源代码与语言资源存储在该仓库内。这些内容包括了FAQ、FF功能处理程序以及重启和问候语的模块,并且还包括了一系列为特定法律领域设计的语言资料,如训练数据集和会话测试集等。 文件session_test_set.xlsx包含了用于检测用户同对话框系统间所有可能独特对话流程的数据。每个这样的对话流由一系列句子构成,在多轮交互中展开。此电子表格中的奇数标签对应着偶数标签及其各自意图的组合,形成完整的对话单元。 另外,test_unseen_sent.py脚本被用来测试每一个独立会话,并生成一份报告以展示系统准确识别出的有效对话数量。在进行这些评估之前,所有的会话都会经历一次重启过程来确保初始状态的一致性。
  • ChatGLM
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    ChatGLM微调指令数据集是专为优化ChatGLM对话模型性能而设计的一系列高质量训练数据集合,涵盖多样化的应用场景与用户需求。 chatglm微调指令数据集可以用来训练自己的微调大模型,数据格式为instruction: , input: , output,文本格式大小约为18M左右,是大语言模型微调训练的必备资源。
  • 语言:Qwen2与GLM4-LLM Finetune.zip
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    本资料包包含对大语言模型Qwen2和GLM4进行指令微调的研究与实践内容,旨在提升模型在特定任务上的表现能力。适用于自然语言处理领域的研究人员和技术爱好者。 大语言模型微调包括Qwen2和GLM4的指令微调。
  • 简介及PPT概要
    优质
    本资料提供大模型指令微调的全面介绍,涵盖技术原理、应用案例及挑战,并附有清晰的PPT概要,助力深入理解与实践。 自然语言处理(NLP)的发展经历了四个主要阶段,这些阶段反映了技术的进步和模型能力的提升。 第一范式依赖于传统的机器学习方法,如tf-idf特征与朴素贝叶斯算法,在处理文本任务时较为基础。第二范式引入了深度学习技术,例如word2vec和LSTM等模型,提高了模型准确性并减少了特征工程的工作量。第三范式的出现标志着预训练模型的兴起,比如BERT通过finetuning在特定任务上进行微调,显著提升了性能,并且只需要少量数据就能达到良好效果。 第四范式是基于预训练模型与prompt技术相结合的方法,例如BERT和Prompt的应用进一步减少了对大量训练数据的需求。大模型微调(Instruction Tuning)是一种针对大型语言模型的优化方法,旨在缩小无监督预训练目标与用户期望指令执行任务之间的差距。通过在特定的指令数据集上进行有监督学习,可以提升模型理解和执行人类语言指令的能力。 这种技术包括构建包含三部分的数据集:定义任务的自然语言序列(即指令)、根据这些指令生成的内容(输入)以及预期的正确响应(目标输出)。大模型微调过程使得大型语言模型能够快速适应特定领域,并展现出更强的任务执行能力和领域适应性,而无需大规模重新训练或对架构进行重大修改。 总的来说,大模型微调技术是NLP领域的前沿进展之一,它通过改进预训练模型使其能更好地理解和响应人类的自然语言指令,在各种任务中表现出更高的效率和灵活性。随着研究的发展,这一方法有望带来更加智能、灵活且实用的应用场景。
  • Office31_3
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    Office31_3领域数据集是一款专为办公场景设计的数据集合,包含超过三千张图像,旨在研究与开发领域适应性及域适应学习算法。 Office是视觉迁移学习中的主流基准数据集,包含31个类别共4,652张图片。这些图片分别来自三个真实对象领域:Amazon(在线电商图片)、Webcam(网络摄像头拍摄的低解析度图片)和DSLR(单反相机拍摄的高解析度图片)。
  • 基于自我认知
    优质
    本研究提出一个创新性的数据集,专为基于大规模语言模型的微调而设计,重点在于增强模型的自我认知能力。通过精心策划的数据输入,该数据集能够显著提升机器学习系统理解和反思自身行为的能力,从而促进更智能、适应性强的人工智能应用开发。 大模型微调自我认知数据集
  • 金融研报告.pdf
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    本报告深入分析了当前金融领域的数据应用趋势与挑战,结合实际案例探讨了大数据技术在风险控制、客户画像构建及智能投顾等方面的应用前景。 金融大数据调研报告.pdf 由于您提供的文本内容仅有文件名重复出现,并无实际需要删除的联系信息或链接,因此无需进行额外处理。如果后续有更多具体文字内容需要我帮助重写,请提供详细资料。
  • 石油语言PetroGPT
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    PetroGPT是专为石油行业打造的先进大型语言模型,能够提供技术咨询、数据分析和解决方案,助力油气勘探开发与生产优化。 《PetroGPT:石油领域的专业大语言模型详解》 在人工智能领域,作为自然语言处理(NLP)的核心技术之一的语言模型已经在许多行业得到广泛应用。特别是在石油行业中,专门为该行业定制的PetroGPT发挥了重要作用。本段落深入探讨了这一技术的特点和应用价值。 PetroGPT是基于GPT架构开发的一种先进Transformer模型,并经过大量专业数据训练而成。这种由OpenAI研发的技术能够生成连贯自然的语言文本,并具备强大的语言理解和生成能力,而PetroGPT在此基础上针对石油领域的特定术语与知识进行了深度学习,使其在地质、钻井工程、油气田开发和经济分析等多个方面具有高度的专业性和精准度。 一、构建与训练 为了打造PetroGPT,开发者执行了以下步骤: 1. 数据收集:广泛搜集包括文献报告在内的各种石油行业文档资料。 2. 预训练:通过无监督学习方法对数据进行初步处理,让模型掌握语言的基本规律和专业词汇。 3. 微调:在预训练的基础上使用有标签的数据进一步优化模型性能以满足特定需求。 二、应用场景 PetroGPT的应用范围广泛: 1. 自动生成技术文档 2. 提供即时问题解答与咨询支持 3. 协助地质分析,制定开采策略 4. 预测作业风险并提前采取措施 5. 在国际合作项目中进行专业术语翻译以减少沟通障碍 三、优势特点 PetroGPT的优势包括: 1. 专业知识强:模型经过深度训练后能够生成高质量的专业文本。 2. 提高效率:自动化处理大量文档,减轻人工负担,提高工作效率。 3. 持续学习能力:随着新知识和技术的发展不断更新自身数据库和算法以适应行业变化。 4. 多样化应用范围:除了用于文本生成功能外还可以应用于智能问答、数据分析等多个场景。 总结来说,PetroGPT是石油工业与人工智能技术融合的典范之作。它以其卓越的语言理解和生成能力为行业的信息处理及决策支持提供了强有力的工具,并且随着科技的进步其未来的潜力无限,在推动整个行业向数字化转型和智能化升级方面将发挥重要作用。
  • 医疗12B2
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    医疗领域的12B2数据集是专为医学研究和临床分析设计的一个大规模数据库,包含丰富的患者信息与治疗记录,旨在推动精准医疗的发展。 我有一些医疗英文数据用于实体抽取和关系抽取任务,包括Biobert数据集和i2b2 2010数据集。这些数据集中包含了很多我没有使用过的资料,希望能有所帮助。