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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。

快速开始

1. 准备代码，创建环境

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 ：

1. 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 和 Chinese-LLaMA 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，请各位获取原版权重后自行重构模型。

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汇总

1. 初级数据生成：根据 Stanford_alpaca 和 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

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