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title: Law_llama
app_file: webui.py
sdk: gradio
sdk_version: 3.39.0
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# 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]()。
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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 git@github.com: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？
问题：请给出判决意见。
问题：请介绍赌博罪的定义。
问题：请问加班工资怎么算？
问题：民间借贷受国家保护的合法利息是多少?
问题：欠了信用卡的钱还不上要坐牢吗？
问题：你能否写一段抢劫罪罪名的案情描述？
