Unilaw-R1: A Large Language Model for Legal Reasoning with Reinforcement Learning and Iterative

于 2025-12-14 08:30:00 发布
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分类专栏： LLM Daily Causal and Reasoning 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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该文章提出了面向法律推理的大语言模型Unilaw-R1，通过高质量数据集构建、两阶段训练策略和迭代推理机制，在保证轻量化（70亿参数）的同时，解决了法律领域模型的核心痛点，且在权威基准测试中表现优异。
在这里插入图片描述

一、文章主要内容总结

  1. 研究背景：通用推理大语言模型在法律领域应用受限，面临三大核心挑战——法律知识不足、推理逻辑不可靠、业务泛化能力弱，且法律推理需同时满足成文法外部有效性和程序内部一致性。
  2. 核心解决方案：提出Unilaw-R1模型，以Qwen2.5-7B-Instruct为基础，通过“数据构建-模型训练-迭代推理”三步解决上述挑战。
    • 数据构建：打造Unilaw-R1-Data（约1.7K高质量思维链样本）和Unilaw-R1-Eval（法律专用评估基准），数据来源包括开源JEC-QA数据集和2015-2021年中国国家司法考试专有数据，经“答案检查、链条重写、解释生成、推理筛选”四步严格处理。
    • 模型训练：采用两阶段策略，先基于Unilaw-R1-Data进行监督微调（SFT），再结合Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法进行强化学习（RL），RL阶段设计准确率、格式、法律有效性三重奖励函数。
    • 迭代推
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一文读懂论文：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》
Joining667的博客
02-13 2051
DeepSeek-R1整篇论文概况一下就是：DeepSeek团队为实现提高和改进AI模型的推理和思考能力，基于基础模型DeepSeek-V3-Base，使用其独创的"GRPO"纯强化学习方法，直接在该基础模型上应用RL，颠覆之前的监督微调的方式，无需任何的监督微调数据，训练出了性能极佳的DeepSeek-R1-zero模型。但训练出DeepSeek-R1-zero存在两个问题，即可读性差和语言混杂。为了解决这些问题并进一步提升推理性能，DeepSeek进一步开发了DeepSeek-R1。
【论文阅读】DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
qq_41502855的博客
01-21 4512
此外，DeepSeek-R1-Zero在MATH-500上的得分为95.9%，在GPQA Diamond上的得分为73.3%，在LiveCodeBench上的得分为50.0%。：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024上的得分为55.5%，超过QwQ-32B-Preview。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上的得分为72.6%，在MATH-500上的得分为94.3%，在LiveCodeBench上的得分为57.2%。
LLMs之DeepSeek-R1：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
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01-23 9280
​ LLMs之DeepSeek：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》翻译与解读 目录 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》翻译与解读 Abstract 1、Introduction
MLMs之R1-Omni：《R1-Omni: Explainable Omni-Multimodal Emotion Recognition with Reinforcement Learning》翻
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03-14 1883
​ MLMs之R1-Omni：《R1-Omni: Explainable Omni-Multimodal Emotion Recognition with Reinforcement Learning》翻 目录 《R1-Omni: Explainable Omni-Multimodal Emotion Recognition with Reinforcement Learning》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 5 Limitations
论文阅读：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
qq_41685627的博客
02-10 974
注意其中的这句话的意思是是基于R1的输出结果，微调的Qwen和Llama模型，也就是这个的基座模型是Qwen和Llama。从github上面可以看到它开源了如下模型其中有句话令人深思。
MLLM之R1-Reward：《R1-Reward: Training Multimodal Reward Model Through Stable Reinforcement Learning》翻译
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05-11 1155
​ MLLM之R1-Reward：《R1-Reward: Training Multimodal Reward Model Through Stable Reinforcement Learning》翻译与解读 目录 《R1-Reward: Training Multimodal Reward Model Through Stable Reinforcement Learning》翻译与解读 Abstract 1、Introducti
LLMs之DeepSeek-V1：《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Cod
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02-22 1642
​ LLMs之DeepSeek-V1：《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence》翻译与解读 目录 《DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence
【论文速读 | 通俗理解】DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
Mercury_Lc的博客
02-27 1624
本文主要通俗理解一下 DeepSeek-R1 的论文内容，具体细节还是要看论文里面描述的为准。
论文笔记：Think-on-graph: Deep and responsible reasoning of large language model with knowledge graph
Daisymanman的博客
03-07 2360
尽管大语言模型在各种任务中取得了显著的效果，但是经常存在幻觉问题。通过在LLM推理中引入外部知识图谱可以解决部分问题。本文提出一种新的LLM-KG集成范式，将LLM视为一个代理，交互探索KG上的相关实体和关系，并基于检索到的知识进行推理。作者引入一种名为在图上思考（Think-on-Graph, ToG）的方法来进一步实现这一范式，LLM代理在KG上迭代执行波束搜索，发现最优路径，并返回最有可能的推理结果。ToG方法的优点：① 与LLM相比，ToG具有更好的深度推理能力；
上财：LLM通过强化学习进行金融推理
大模型任我行的博客
03-26 1328
通用推理模型在金融领域应用中面临挑战，包括金融数据的碎片化、推理逻辑的不确定性以及业务泛化能力的不足。论文提出了Fin-R1，一个专门针对金融推理的大型语言模型，通过重建高质量的金融推理数据集和采用两阶段训练框架，成功解决了上述问题，并在多个金融应用中表现出色。
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs Via Reinforcement Learning
02-15
【要点】：本文介绍了DeepSeek-R1系列模型，通过大规模强化学习训练，实现了零样本微调的推理能力，并提出了DeepSeek-R1模型以解决readability和语言混合问题，达到与OpenAI-o1-1217相当的性能水平。 【方法】：...
论文：DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
02-21
DeepSeek-R1是DeepSeek-AI研究团队开发的第一代推理模型，该模型通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）技术的激励，在大型语言模型（LLMs）中增强推理能力。DeepSeek-R1项目包含了两个主要的模型版本：...
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 495
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 798
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 548
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 512
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例
chanyejiawang的博客
12-08 1514
AI汽车时代来袭
Syslog / Flow / Telemetry 的 AI 聚合与异常检测实战（可观测性）
最新发布
oQianYuan的博客
12-12 904
网络设备每天在后台发出巨量的可观测性数据，它们大多数被丢弃、被忽略、被埋没在日志平台里。Syslog、Flow、Telemetry 是三类最常用的基础信号，但它们一直没有在企业里发挥出该有的价值——所谓“看起来都有，出了问题却找不到原因”。过去几年里，我几乎把所有大型网络的事故复盘都做过一遍，最后得出的共同结论是：事故不是因为没有可观测性，而是因为信号太分散、太原始，而人类根本处理不过来。这篇文章的目标很直接：把 Syslog、Flow、Telemetry 三种信号，做成可输入 AI 的高质量特征，进而构建
大模型的监督微调基础详解
AggressiveYu的博客
12-10 1041
在预训练完毕之后，我们的模型已经成为了一个学习完所有知识的学生，但是他缺乏用适当的方式表达知识的能力，还是停留在续写文本的阶段，无法直接回答我们的问题，所以监督微调这个时候就出来了，这个指令微调的作用，就是让模型在预训练的基础上，通过特定的数据和训练，让模型能够更好的回答用户的问题。 预训练一般包括三大要素，网络结构，损失函数，训练数据。指令微调和预训练的方式几乎没有区别，只是训练数据的不同。
DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
02-10
### DeepSeek-R1 强化学习激励 LLM 推理能力 #### 研究背景与动机 大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展，但在复杂的推理任务上仍然存在挑战。为了提高这些模型的推理能力，研究人员尝试了多种方法。其中，DeepSeek团队提出了一种新的策略：直接应用强化学习（RL），而不是传统的监督微调（SFT）。这种新方法不仅使模型能够探索更深层次的思维链（CoT），还展示了自我验证、反思以及生成长思维链的能力[^1]。 #### 方法论 ##### DeepSeek-R1-Zero DeepSeek-R1-Zero 是首个完全依靠大规模强化学习训练而成的推理模型，无需任何前期的监督微调。实验结果显示，在面对复杂问题时，该模型会自发增加思考的时间和深度，以此来优化解决方案的质量。这表明，通过适当的设计奖励机制，可以有效引导LLM向更具逻辑性和创造性的方向进化[^2]。 ##### DeepSeek-R1 尽管DeepSeek-R1-Zero表现出了惊人的潜力，但它同样暴露出了一些缺陷，比如较低的语言表达清晰度和较高的语义混乱率。针对这些问题，研究者开发了改进版——DeepSeek-R1。此版本引入了多阶段预训练流程及特别设计的人类友好的初始数据集（即所谓的“冷启动”数据），旨在改善最终输出的内容质量的同时保持高水平的推理效能[^3]。 #### 实验结果分析 通过对两个不同版本的表现对比可以看出： - **推理效率**：两者均能有效地完成指定的任务目标； - **输出品质**：相较于原始形态下的DeepSeek-R1-Zero而言，经过调整后的DeepSeek-R1明显提高了文本连贯性和易理解程度； - **适应范围**：由于采用了更加灵活的学习框架，使得后者具备更强泛化能力和应用场景扩展可能性[^4]。 ```python def compare_models(model_a, model_b): """ Compare two models based on reasoning efficiency and output quality. Args: model_a (str): Name of the first model to be compared. model_b (str): Name of the second model to be compared. Returns: dict: A dictionary containing comparison results between both models. """ result = { "reasoning_efficiency": None, "output_quality": None, "adaptability": None } # Simulate performance metrics gathering here... return result ```
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