🚀 LaWGPT是基于中文法律知识的开源大语言模型，专为法律领域设计的革命性AI助手。这款法律AI大模型在通用中文基座模型基础上，通过大规模中文法律语料预训练和法律领域对话问答数据集指令精调，显著提升了在法律内容理解和执行能力方面的表现。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LaWGPT ✨ LaWGPT的核心优势
中文法律AI大模型LaWGPT具有以下独特优势：
- 🔍 专业法律知识：基于50万份中文裁判文书数据和司法考试数据进行训练
- 💬 智能对话问答：支持法律咨询、案例解析、合同分析等多种应用场景
- 🛠️ 开源可定制：完全开源，支持二次开发和模型微调
- 🚀 高效推理能力：支持Web界面和命令行两种使用方式
🎯 快速入门指南
环境配置与安装
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下载代码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/LaWGPT cd LaWGPT -
创建Python环境
conda create -n lawgpt python=3.10 -y conda activate lawgpt pip install -r requirements.txt
两种使用方式对比
Web界面方式（推荐新手）
通过执行 bash scripts/webui.sh 启动服务，访问 http://127.0.0.1:7860 即可使用。这种方式界面友好，参数调节直观，特别适合法律咨询和案例查询。
命令行推理方式
适合批量处理和技术开发，执行 bash scripts/infer.sh 即可进入交互模式。
📊 实际应用场景展示
法律咨询问答
如图所示，当用户询问"欠了信用卡的钱还不上要承担什么法律后果？"时，LaWGPT能够：
- 分析民事责任与刑事责任的区别
- 引用相关法律条文（如《刑法》第三百一十三条）
- 提供具体的法律建议和应对策略
案例分析与判决参考
LaWGPT可以生成详细的案情描述，为法律工作者提供参考案例。
🔧 项目架构详解
核心模块结构
- models/：包含基座模型和LoRA权重文件
- scripts/：提供完整的训练和推理脚本
- templates/：内置多种Prompt模板
- tools/：数据处理和模型合并工具
训练流程说明
LaWGPT的训练分为两个关键阶段：
- 法律领域词表扩充：在大规模法律文书数据上预训练
- 指令精调优化：在法律问答数据集上进行微调
🎓 适用人群与使用建议
目标用户群体
- 📚 法律专业学生：用于学习和案例研究
- ⚖️ 执业律师：辅助法律咨询和文书准备
- 🏢 企业法务：处理日常法律事务咨询
- 🔍 法律研究者：进行法律数据分析和研究
使用注意事项
⚠️ 重要提醒：当前版本为测试阶段，严禁用于真实法律场景。模型输出可能存在不准确的情况，建议仅作为参考工具使用。
🌟 未来发展方向
LaWGPT项目持续迭代更新，未来将：
- 扩大法律数据集的规模和多样性
- 优化模型在复杂法律场景下的表现
- 增强中文理解能力和法律推理能力
💡 总结与展望
LaWGPT作为中文法律AI大模型的先驱，为法律科技领域带来了全新的可能性。通过开源的方式，让更多开发者和法律工作者能够参与到法律AI的发展中来，共同推动法律智能化进程。
随着技术的不断进步，我们有理由相信，像LaWGPT这样的法律AI大模型将在未来发挥越来越重要的作用，成为法律工作者的得力助手！🎉
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
