解读Lawyer LLaMA,延申自己领域大模型微调:数据集构建,模型训练 项目地址[link](https://github.com/AndrewZhe/lawyer-llama) ### 自己领域的大模型微调,实现思路大都和这篇文章是一样的,有的是基于LLaMA,或者有的是基于Chinese-LLaMA,或者是其他开源的大模型,本文基于自己训练过程和参考了老刘说NLP中的《也读Law...
Lawyer LLaMA训练中文垂类模型的思路很符合直觉,在预训练和SFT阶段都加入了垂类数据,最后还使用检索模块增加回复的可靠性。从结果来看,验证了上述方案微调垂类模型的可行性。 不过有一个问题,对垂类数据的构造是使用ChatGPT完成的,是不是说明ChatGPT已经很好地完成了通用+垂类任务?当然,ChatGPT的规模更大,Lawyer LL...
1、提高LLaMA的中文能力s0->S1 由于LLaMA在训练过程中使用的中文文本很少,最初的任务是提高LLaMA对中文的理解能力(图3-s1)。 为了提高LLaMA的中文理解和生成能力,在中文通用语料库上对LLaMA进行了持续的预训练。 里面的论述很有趣,遇到2个问题: 问题1:许多汉字没有被包含在LLaMA的词汇表中。实际上,只有700个汉字...
在Lawyer LLaMA项目中,所采用的方法是:继续预训练+SFT+检索增强(RAG)。 二、模型选型和数据准备 基座模型的选择 在Lawyer LLaMA项目中,基于开源的LLaMA系列:Chinese-LLaMA-13B (文章中没有说明使用的是什么尺寸,去huggingface上搜索了一下,作者开源了13B的lawyer llama)。 数据准备 在继续预训练和SFT阶段,不是只有...
在Lawyer LLaMA 2 (lawyer-llama-13b-v2)的训练中我们使用了新版的法律微调数据,以下是一些新旧数据的对比。 法考数据 我们将JEC-QA中国法考数据集中的试题输入ChatGPT,让其生成对每个答案的解析。 以下对比了新旧版本Lawyer LLaMA使用的数据: GPT-3.5生成🆕 GPT-4生成 ...
Lawyer LLaMA框架: 提出了一个新的框架,通过在持续训练阶段注入领域知识,使用专门设计的监督微调任务教授模型学习专业技能。 为了解决模型生成过程中的幻觉问题,增加了检索模块,在模型回答查询前提取相关的法律文章。 在学习领域特定技能时,发现专家的经验比从ChatGPT中提取的经验更有用。
其中,Lawyer LLaMA作为一款专门针对法律领域设计的大型语言模型,近期引起了业内的广泛关注。本文将从数据集构建和模型训练两个方面,深入解读Lawyer LLaMA的微调过程,以及其在专业领域中的应用潜力。 一、数据集构建 在微调专业领域大型语言模型时,数据集的构建至关重要。对于Lawyer LLaMA而言,其数据集需要包含丰富、准确...
[2305.15062] Lawyer LLaMA Technical Report (arxiv.org) 和普通的大模型对比 普通大模型存在的两个问题:1 缺少专业的领域知识 (上面问题A); 2 无法使用特定的领域知识解决和分析问题(上面的问题B已经给出法条内容了) 三个解决步骤: 1. 注入多源的专业领域知识进行预训练。收集 法律文章,司法解释,人民法院的司...
训练流程: 基地模型:Chinese-LLaMA 13b continue pretrain: 中文法律相关数据 sft: 先Alpaca-GPT-4通用任务50,000 数据 做监督微调, 提高指令遵循能力,然后利用中不同版本的JEC-QA数据来监督微调提升推理能力 召回模块:训练了一个robeta召回模块,在上下文中加入无关文章做咨询任务微调,让模型自己去区分无关文章 ...
we propose a new framework to adapt LLMs to specific domains and build Lawyer LLaMA, a legal domain LLM, based on this framework. Specifically, we inject domain knowledge during the continual training stage and teach the model to learn professional skills using properly designed supervised fine-tu...