概述

ChatLaw的框架设计，做垂直领域大模型的时候非常值得参考借鉴。尤其是相比较于上次分享的SoulChat2.0模型，SoulChat更倾向于微调，而ChatLaw则是结合微调与RAG，在解决模型幻觉、准确性上，的确是要更好一些，特别是在用户意图理解上，侧重于关键信息的抽取。尤其是现在更多的LLM应用中会结合RAG，实现更强大的功能，并降低LLM的幻觉等问题。

为了准确的理解用户提问中的法律问题，并解决大模型的“幻觉”，从图中可以看出ChatLaw团队构建了3个模型，组合起来形成ChatLaw，提供法律咨询问答服务。

keyword LLM

微调了一个LLM模型，用于在用户提问（日常语言）中提取法律专业的关键词。为了能准确地提取关键词，Keyword LLM采取这样的方法：先通过LLM对用户提问总结和提取出关键信息，然后将关键信息向量化，再进行向量检索匹配关键词。

总的来说，KeyLLM提供了一套基于LLM的关键词提取框架，基于此框架可以选用不同的LLM和embedding模型，快速实现关键词的提取。具体可参考：KeyLLM-基于LLM的关键词抽取[1]。相关样例如下：

Law LLM

Law LLM严格来说是一个BERT模型，而不能叫LLM，数据集是93.7万条国内判决案例，仿照CLIP的对比学习的方式训了一个BERT模型，用于从用户的提问中提取相应的法条和司法解释。

Chatlaw LLM

采用LoRA[2]对Ziya-LLaMA-13B-v1[3]进行微调形成ChatLaw-13B。训练数据来源于论坛、新闻、法条、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书。数据经过清洗、数据增强后构造为对话数据。训练在多张A100 GPU[4]上进行，并采用deepspeed[5]降低算力成本。

小结

我个人认为ChatLaw的核心主要是在"理解+RAG+微调"，而不像很多垂直LLM那样侧重于微调；展开来说，ChatLaw的核心是通过keyword LLM和law LLM来提取精确的法律文本，而不是模型本身，因为只要有法律数据，其实大家训练出来的法律模型不会差太多；同理类比其它的垂直模型是一样的。

通过微调LLM来做类似关键词提取的NLP子任务现在在市面上还算空白，而ChatLaw的方法是从ChatFace中归纳而来，相关paper：paper[6]，huggingface：CommentOpinionExtract[7]。

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