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[中文法律大模型] DISC-LawLLM: an intelligent legal system powered by large language models (LLMs) to provide a wide range of legal services.
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ZH | [EN](./README-en.md)
<h1>DISC-LawLLM</h1>
[](https://huggingface.co/ShengbinYue/DISC-LawLLM)
[](./LICENSE)
[Demo](http://law.fudan-disc.com) | [技术报告](https://arxiv.org/abs/2309.11325) | [论文](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-5569-1_19)
</div>
DISC-LawLLM 是一个旨在为用户提供专业、智能、全面的**法律服务**的法律领域大模型，由[复旦大学数据智能与社会计算实验室 (Fudan-DISC)](http://fudan-disc.com) 开发并开源。
我们将在该项目中开源如下资源：
* [DISC-Law-SFT 数据集](https://huggingface.co/datasets/ShengbinYue/DISC-Law-SFT)
* [DISC-LawLLM-7B 模型权重](https://huggingface.co/ShengbinYue/LawLLM-7B)
* [DISC-LawLLM-13B 模型权重](https://huggingface.co/ShengbinYue/DISC-LawLLM)
* [DISC-Law-Eval Benchmark](./eval/)
您可以通过访问这个[链接](https://law.fudan-disc.com)来在线体验我们的 DISC-LawLLM。
## 新闻
**[2025/05/20]** 🎉 由于新版transformer不支持Baichun，我们在8卡A100上全量微调了基于Qwen2.5-instruct 7B的 [**LawLLM-7B**](https://huggingface.co/ShengbinYue/LawLLM-7B)
**[2024/10/15]** 🎉 我们开源了DISC-Law-SFT 数据集中的[法律问答部分](https://huggingface.co/datasets/ShengbinYue/DISC-Law-SFT)（DISC-Law-SFT-Pair-QA-released.jsonl和DISC-Law-SFT-Triplet-QA-released.jsonl）
**[2024/03/15]** 🎉🥳✨我们的论文 “[LawLLM: Intelligent Legal System with Legal Reasoning and Verifiable Retrieval](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-97-5569-1_19)” 被 DASFAA 2024 (**CCF-B**) 的 Research Track 录用为长文.✨
**[2023/12/20]** 🎉 我们在最新的法律评测Benchmark [Lawbench](https://github.com/open-compass/LawBench) 上的评测了DISC-LawLLM，[结果](#模型在lawbench上的测试结果)仅次于**GPT-4**，超出了**GPT3.5**和目前所有的法律大模型。
**[2023/11/20]** 🎉 我们开源了 DISC-Law-Eval Benchmark 的评测代码，更多详情请在[此处](./eval/README.md)查看。
**[2023/10/19]** 我们开源了 DISC-Law-Eval Benchmark 中的[评测数据集](./eval/datasets/)（包括标准答案）。
**[2023/09/26]** DISC-LawLLM v1.0 已正式发布，开源 [DISC-LawLLM-13B 模型](https://huggingface.co/ShengbinYue/DISC-LawLLM) 和 [DISC-Law-SFT 数据集](https://huggingface.co/datasets/ShengbinYue/DISC-Law-SFT)。
## 目录
- [概述](#概述)
- [推理和部署](#推理和部署)
- [模型微调](#模型微调)
- [DISC-Law-Eval Benchmark](#disc-law-eval-benchmark)
- [致谢](#致谢)
- [声明](#声明)
- [引用](#引用)
- [协议](#协议)
## 概述
<p></p>
DISC-LawLLM 是一个具有法律推理和知识检索能力的智能法律系统，它面向不同群体，能在不同应用场景下提供帮助，主要有以下几个特点：
* **法律文本处理能力：** 针对法律语言的理解与生成能力，包括信息抽取、文本摘要等，我们基于现有的 NLP 司法任务公开数据和真实世界的法律相关文本进行了微调数据的构建。
* **法律推理思维能力：** 针对智慧司法领域任务的需求，我们使用法律三段论这一法理推理理论设计了指令数据，有效地提高了模型的法理推理能力。
* **司法领域知识遵循能力：** 我们为智能法律处理系统配备了检索增强的模块，增强了系统对于背景知识的的检索和遵循能力。
除此之外，我们的研究过程还包括了如下贡献：
* **高质量的训练数据集和普遍有效的训练范式**
* **完备的法律模型测评框架和测评数据集**
### 模型在Lawbench上的测试结果
DISC-LawLLM在[Lawbench](https://github.com/open-compass/LawBench)上的评测结果仅次于GPT-4，超出了目前所有的法律大模型。以下是DISC-LawLLM和其他模型在Lawbench上Zero-shot、One-shot的平均分数排序：
#### Zero-shot 性能
#### One-shot 性能
### 模型效果演示
#### 法律咨询
#### 协议撰写
#### 司法专业工具
#### 考试助手
#### 法条检索
#### 带检索的法律咨询
### DISC-Law-SFT 数据集
不同场景下的法律智能应用通常需要结合法律文本理解和生成的多种基本能力。为此，我们构建了一个高质量的监督微调数据集 DISC-Law-SFT，包括法律信息提取、判决预测、文档摘要和法律问题解答，确保覆盖不同司法应用场景。DISC-Law-SFT 包括两个子集，即 DISC-Law-SFT-Pair 和 DISC-Law-SFT-Triplet。前者旨在为 LLM 引入法律推理能力，后者则有助于提高模型利用外部知识的能力，具体的构建细节请参照我们的[技术报告](https://arxiv.org/abs/2309.11325)。数据集的分布如下所示：
<img src="" alt="" width=""/>
<table>
<tr>
<th>数据集</th>
<th>对应任务/来源</th>
<th>样本量</th>
<th>对应情境</th>
</tr>
<tr>
<td rowspan="10">DISC-Law-SFT-Pair</td>
<td>司法要素提取</td>
<td>32K</td>
<td rowspan="7">法律专业人员助手</td>
</tr>
<tr>
<td>司法事件检测</td>
<td>27K</td>
</tr>
<tr>
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Read on GitHub
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Lemuria Chen
2
Ikko Eltociear Ashimine · Japan
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