ChatLaw-33B

Github: ChatLaw

此版本为学术demo版，基于Anima-33B训练而来(LLaMA权重的许可证限制，我们无法直接发布完整的模型权重，用户需自行合并)

ChatLaw系列模型

ChatLaw-13B，此版本为学术demo版，基于姜子牙Ziya-LLaMA-13B-v1训练而来，中文各项表现很好，但是逻辑复杂的法律问答效果不佳，需要用更大参数的模型来解决。
ChatLaw-33B，此版本为学术demo版，基于Anima-33B训练而来，逻辑推理能力大幅提升，但是因为Anima的中文语料过少，导致问答时常会出现英文数据。
ChatLaw-Text2Vec，使用93w条判决案例做成的数据集基于BERT训练了一个相似度匹配模型，可将用户提问信息和对应的法条相匹配，例如：

“请问如果借款没还怎么办。”

"合同法(1999-03-15): 第二百零六条借款人应当按照约定的期限返还借款。对借款期限没有约定或者约定不明确，依照本法第六十一条的规定仍不能确定的，借款人可以随时返还；贷款人可以催告借款人在合理期限内返还。"

两段文本的相似度计算为0.9960

简介 Brief Introduction

ChatLaw法律大模型目前开源的仅供学术参考的版本底座为姜子牙-13B、Anima-33B，我们使用大量法律新闻、法律论坛、法条、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书等原始文本来构造对话数据。

基于姜子牙-13B的模型是第一版模型，得益于姜子牙的优秀中文能力和我们对数据清洗、数据增强过程的严格要求，我们在逻辑简单的法律任务上表现优异，但涉及到复杂逻辑的法律推理任务时往往表现不佳。

随后基于Anima-33B，我们增加了训练数据，做成了ChatLaw-33B，发现逻辑推理能力大幅提升，由此可见，大参数的中文LLM是至关重要的。

我们的技术报告在这里: arXiv: ChatLaw

基于可商用的模型训练而成的版本会作为我们产品ChatLaw产品官网内部接入的版本，对外不开源，可以在这里进行开源版本模型的试用

效果 Results

未来计划

提升逻辑推理能力，训练30B以上的中文模型底座：在ChatLaw的迭代过程中，我们发现和医疗、教育、金融等垂直领域不同的是，法律场景的真实问答通常涉及很复杂的逻辑推理，这要求模型自身有很强的逻辑能力，预计只有模型参数量达到30B以上才可以。
安全可信，减少幻觉：法律是一个严肃的场景，我们在优化模型回复内容的法条、司法解释的准确性上做了很多努力，现在的ChatLaw和向量库结合的方式还可以进一步优化，另外我们和ChatExcel的师兄结合，在学术领域研究LLM的幻觉问题，预计两个月后会有突破性进展，从而大幅减轻幻觉现象。
私有数据模型：我们一方面会继续扩大模型的基础法律能力，另一方面会探索B/G端的定制化私有需求，欢迎探讨合作

使用 Usage

由于LLaMA权重的许可限制，该模型不能用于商业用途，请严格遵守LLaMA的使用政策。考虑到LLaMA权重的许可证限制，我们无法直接发布完整的模型权重。、

欢迎引用我们:

@misc{cui2023chatlaw,
      title={ChatLaw: Open-Source Legal Large Language Model with Integrated External Knowledge Bases}, 
      author={Jiaxi Cui and Zongjian Li and Yang Yan and Bohua Chen and Li Yuan},
      year={2023},
      eprint={2306.16092},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
@misc{ChatLaw,
  author={Jiaxi Cui and Zongjian Li and Yang Yan and Bohua Chen and Li Yuan},
  title={ChatLaw},
  year={2023},
  publisher={GitHub},
  journal={GitHub repository},
  howpublished={\url{https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw}},
}