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简介

ChatLaw 是一个基于各种中文法律条文、实际案例、判决条文所训练出来的法律大模型，可借助 AI，实现法律合同撰写、案例介绍、条款讲解、司法问题咨询等场景。ChatLaw（智法）模型由北大-兔展AIGC联合实验室和北京大学信息工程学院袁粒课题组联合发布。基于超过2亿的判例文书原始文本，以及340万条法律法规和地方政策，构建了大规模法律知识库。同时，通过与北大国际法学院、行业知名律师事务所进行合作，找来资深律师辅助人工标注，确保知识库能及时更新，同时保证数据的专业性和可靠性。

chatlaw网页版在线使用: https://chatlaw.cloud/lawchat/

chatlaw GitHub下载: https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLaw

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主要功能

开发者可以利用这个大模型，快速搭建出个人法律顾问与专属智能律师，帮助你更好地解决在日常生活工作中，遇到的各种法律纠纷。

该模型主要拥有 3 个系列（ChatLaw-13B、ChatLaw-33B、ChatLaw-Text2Vec），适用于多种不同场景。

结构化抽取

中文专有模型，支持读取文件、录音，处理多种复杂场景，一键自动抽取关键信息。支持对关键事实进行归纳梳理，生成导图、图表，可视化分析。

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法律知识注入

自研先验知识约束算法，基于亿级法律领域结构化语料及专业化人工标注进行模型知识注入，确保生成内容无误，避免大模型幻觉问题。

法律知识注入

自研先验知识约束算法，基于亿级法律领域结构化语料及专业化人工标注进行模型知识注入，确保生成内容无误，避免大模型幻觉问题。

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自动化写作

写作模型基于百万级法律文书语料进行微调，一键精准归纳用户事实，自动化进行法律文书写作。

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根据参数量级，ChatLaw 可分为 13B 和 33B 版本，两者皆为学术 demo 版，分别对应着 130 亿和 330 亿训练参数。

ChatLaw-13B 是基于姜子牙 Ziya-LLaMA-13B-v1 模型训练而成，中文数据较为丰富，因此在中文对话场景下，表现较为优异，但缺点是训练参数不足，有时候一些较为复杂的法律问题，回答质量偏低。

ChatLaw-33B 是基于另一个中文模型 Anima-33B 训练而成，因为参数较大，因此逻辑推理能力明显上升不少。但是中文语料还是太少，因此在回答时，偶尔会出现一些英文数据。

对于大部分使用用户来说，法律模型更多的交互场景，主要还是围绕法律咨询进行。

为了让 AI 能够更好的理解与响应用户提出的法律问题，北大团队使用了 93 万条真实判决案例数据集，基于 BERT 训练了一个相似度匹配模型：ChatLaw-Text2Vec，让人工智能自动匹配用户提问与法律条文。

数据评估

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