Fuzi Mingcha V1 0

🚀 夫子•明察司法大模型

夫子・明察司法大模型は、山东大学、浪潮雲、中国政法大学が共同で開発した中文司法大モデルです。このモデルはChatGLMをベースに、大量の中文無監督司法コーパス（各種判決文書や法令など）と有監督司法微調整データ（法律質問応答、類似事件検索など）を用いて訓練されています。法規検索、事例分析、三段論法による判決推論、司法対話などの機能をサポートし、ユーザーに包括的で高精度な法律相談と解答サービスを提供することを目的としています。

🐱 Github Repo

• モデルのhuggingfaceリンク：https://huggingface.co/datasets/SDUIRLab/fuzi-mingcha-v1_0
• データのhuggingfaceリンク：https://huggingface.co/datasets/SDUIRLab/fuzi-mingcha-v1_0-data
• GitHubリンク：https://github.com/irlab-sdu/fuzi.mingcha
• データの魔搭リンク：https://www.modelscope.cn/datasets/furyton/fuzi-mingcha-v1_0-data
• モデルの魔搭リンク：https://www.modelscope.cn/models/furyton/fuzi-mingcha-v1_0

✨ 主な機能

法規検索に基づく応答

夫子・明察大モデルは、関連する法規を参照して応答を生成することができます。ユーザーの質問に対して、生成式検索パラダイムに基づいてまず関連する法規を引用し、外部の知識ベースを検索して引用した法規を検証・確認し、最終的にこれらの法規を結合して問題を分析し、応答を生成します。これにより、生成される応答は問題に関連する法律根拠に基づき、それらの根拠に基づいて深い分析と提案を提供するため、高い信頼性と信憑性を備えています。

事例検索に基づく応答

夫子・明察大モデルは、過去の類似事例に基づいて入力された事件を分析することができます。大モデルは、ユーザーが提供した事件と類似する事件の説明と判決結果を生成し、外部データベースを検索して実際の過去の事例を取得し、これらの類似する過去の事例の情報を判決の生成に利用します。生成される判決は関連事例の法律根拠を参考にするため、より合理的になります。ユーザーは類似事例を参照することで、潜在的な法律リスクをよりよく理解することができます。

三段論法による判決推論

司法三段論法は、三段論法の論理推理を司法実践に応用した思考方式と方法です。三段論法の構造的特徴に倣って、司法三段論法は裁判官が司法過程で法律規範を大前提とし、事件の事実を小前提として、最終的に判決結果を導き出す推論方法です。具体的な事件に対して、夫子・明察大モデルシステムは自動的に事件を分析し、重要な事実と法令を識別し、論理的に厳密な三段論法式の判決予測を生成します。この機能は、事件の可能な結果に対する洞察を提供するだけでなく、ユーザーが事件の法律根拠と潜在的なリスクをよりよく理解するのにも役立ちます。

📦 インストール

pip install protobuf==3.20.0 transformers==4.27.1 icetk cpm_kernels

💻 使用例

基本的な使用法

>>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SDUIRLab/fuzi-mingcha-v1_0", trust_remote_code=True)
>>> model = AutoModel.from_pretrained("SDUIRLab/fuzi-mingcha-v1_0", trust_remote_code=True).half().cuda()
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[])
>>> print(response)
你好，有什么我可以帮您解答的问题吗？
>>> response, history = model.chat(tokenizer, "你能做什么", history=history)
>>> print(response)
夫子·明察可以进行各种法律咨询，包括刑法判决、民事法律、知识产权、行政诉讼等方面的问题。

高度な使用法

本モデルはChatGLMをベースに司法垂直領域で増分訓練されているため、使用方法はChatGLMと同じです。まずパラメータをローカルにダウンロードした後、SDUIRLab/fuzi-mingcha-v1_0を重みの配置パスに変更することもできます。

📚 ドキュメント

訓練データ

夫子・明察司法大モデルの訓練データは、中文無監督司法コーパスと有監督司法微調整データの2つのカテゴリに分けられます。これには、法令、司法解釈、判決文書などの内容が含まれるだけでなく、法律質問応答、類似事件検索、三段論法式の法律判決などの各種高品質の司法タスクデータセットも含まれています。内容が豊富で質の高い大量の訓練データにより、司法分野の知識を正確かつ全面的にカバーすることができ、夫子・明察司法大モデルに堅固な知識基盤を提供します。

以下は、夫子・明察司法大モデルの増分事前訓練と指令微調整過程で使用されたデータの統計情報です：

以下は自主構築したデータのサンプルです：

法規検索応答データ

# 法規質問
{
    "instruction": "",
    "input": "中华人民共和国义务教育法的第三十条是什么？",
    "output": "中华人民共和国义务教育法的第三十条规定如下\n教师应当取得国家规定的教师资格。\n国家建立统一的义务教育教师职务制度。教师职务分为初级职务、中级职务和高级职务。\n"
},
# 法規補完
{
    "instruction": "请补充以下法条缺失部分",
    "input": "高等教育自学考试暂行条例第十七条规定:\n高等教育自学考试的命题由全国考委统筹安排，分别采取全国统一命题、区域命题、省级命题三种办法",
    "output": "逐步建立题库，实现必要的命题标准化。\n试题(包括副题)及参考答案、评分标准启用前属绝密材料。"
},
# 事件に基づく関連法規の生成
{
    "instruction": "请根据基本案情，给出适用的法条。",
    "input": "基本案情：\n广东省鹤山市人民检察院指控被告人李某甲于2014年7月7日9时许，在鹤山市宅梧镇双和公路宅梧收费站附近路段被民警抓获。民警当场从李某甲身上搜获搜获白色晶体38小包。经鉴定，从李某甲处缴获的白色晶体净重12.9克，检出甲基苯丙胺成分。被告人李某甲到案后如实供述自己的罪行，可以从轻处罚。建议对被告人判处有期徒刑六个月至一年六个月，并处罚金。提请法院依法惩处。上述事实，被告人李某甲在开庭审理过程中亦无异议，并有抓获被告人及破案的经过材料、被告人的供述、证人李X锋的证言、扣押物品清单、鉴定意见、辨认笔录、现场勘某足以认定。",
    "output": "适用法条：\n 《中华人民共和国刑法》第三百四十八条 【非法持有毒品罪】，李某甲非法持有甲基苯丙胺十克以上不满五十克，罪名成立，应判处三年以下有期徒刑，并处罚金。"
},
# 事件に基づく関連法規の分析
{
    "instruction": "请根据以下案情进行判决并结合相关法律进行分析",
    "input": "基本案情：\n通过A公司经营的旅游App预定境外客房，支付方式为“到店支付”，订单下单后即被从银行卡中扣除房款，后原告未入住。原告认为应当到店后付款，A公司先行违约，要求取消订单。A公司认为其已经在服务条款中就“到店支付”补充说明“部分酒店住宿可能会对您的银行卡预先收取全额预订费用”，不构成违约，拒绝退款。\n邬某将A公司起诉至法院，请求判令退还预扣的房款。\n",
    "output": "裁判结果：\n经审理认为，对“到店支付”的通常理解应为用户到酒店办理住宿时才会支付款项，未入住之前不需要支付。即使该条款后补充说明部分酒店会“预先收取全额预订费用”，但对这种例外情形应当进行特别提示和说明，如果只在内容复杂繁多的条款中规定，不足以起到提示的作用，A公司作为预定服务的提供者应当承担责任。\n最终，法院支持邬某退还房款的诉讼请求。\n典型意义：\n字经济、互联网产业飞速发展的大背景下，线上交易中企业基本都采用格式条款的方式与消费者建立契约关系。但是，在格式条款发挥其便捷、高效、积极作用的同时，因其本身具有的单方提供、内容固定的特质所带来的问题和风险，也不容忽视。\n法律明确赋予了格式条款提供者进行提示说明的义务，民法典第四百九十六条规定：“提供格式条款的一方未履行提示或者说明义务，致使对方没有注意或者理解与其有重大利害关系的条款的，对方可以主张该条款不成为合同的内容。\n”提供格式条款的企业应当基于公平、诚信原则，依法、合理制定格式条款的内容，并对于履行方式等与消费者有重大利害关系的条款，向消费者进行特别的提醒和说明，从而维护交易秩序，平衡双方利益，促进行业发展。本案的裁判进一步厘清了网络服务提供者作为提供格式条款一方的责任，引导互联网交易模式更加符合契约自由和契约正义的精神。\n"
}

事例検索応答データ

{
    "instruction": "请根据以下输入生成相关的案例和判决结果",
    "input": "被指控的人在某地某时盗走了三辆电动车。他有精神障碍，但被认定具备完全刑事责任能力。",
    "output": "基本案情：\n 河南省驻马店市驿城区人民检察院指控： 1.2016年4月12日13时许，被告人曹某某到驻马店市驿城区金雀路西段开发区高中院内4号楼前，将被害人刘某停放的一辆白色“高仕”牌电动车盗走。经鉴定，被盗电动车价值1064元。 2.2016年4月12日23时许，被告人曹某某到驻马店市驿城区金雀路西段开发区高中院内4号楼前，将被害人付某某停放的一辆白色“爱玛”牌电动车盗走。经鉴定，被盗电动车价值1320元。 3.2016年4月13日12时许，被告人曹某某到驻马店市驿城区金雀路西段开发区高中院内4号楼前，将被害人拜某某停放的一辆红色“高仕”牌电动车盗走。经鉴定，被盗电动车价值1200元。 另查明，案发后，公安机关接被害人报警后，通过查看案发现场监控和走访群众，确定上述三起电动车被盗均系被告人曹某某实施。 还查明，经驻马店安康法医精神病司法鉴定所鉴定，被告人曹某某系酒精所致精神障碍（依赖综合征），具备完全刑事责任能力，有受审能力。 上述事实，被告人曹某某在开庭审理过程中亦无异议，并有被害人陈述、证人证言、鉴定意见、物证照片、视听资料、到案经过、户籍证明等证据证实，足以认定。 \n本院认为，被告人曹某某以非法占有为目的，多次采取秘密手段窃取他人财物，价值3584元，数额较大，其行为已构成盗窃罪。公诉机关对曹某某犯罪指控成立，予以支持。曹某某有劣迹，其当庭自愿认罪，量刑时均可酌予考虑。根据曹某某犯罪的事实、性质、情节以及对社会的危害程度，依照《中华人民共和国刑法》第二百六十四条和第十八条第四款之规定，判决如下：\n 被告人曹某某犯盗窃罪，判处拘役五个月，并处罚金人民币二千元（罚金限判决生效后十日内缴纳）。 （刑期从判决执行之日起计算。判决执行以前先行羁押的，羁押一日折抵刑期一日。即自2016年4月13日起至2016年9月12日止）。 如不服本判决，可在接到判决书的第二日起十日内，通过本院或者直接向驻马店市中级人民法院提出上诉。书面上诉的，应当提交上诉状正本一份，副本二份。"
}

三段論法推論判決データ

{
    "instruction": "请根据基本案情，利用三段论的推理方式得到判决结果，判决结果包括：1.罪名；\n2.刑期。",
    "input": "基本案情：\n广东省鹤山市人民检察院指控被告人李某甲于2014年7月7日9时许，在鹤山市宅梧镇双和公路宅梧收费站附近路段被民警抓获。民警当场从李某甲身上搜获搜获白色晶体38小包。经鉴定，从李某甲处缴获的白色晶体净重12.9克，检出甲基苯丙胺成分。被告人李某甲到案后如实供述自己的罪行，可以从轻处罚。建议对被告人判处有期徒刑六个月至一年六个月，并处罚金。提请法院依法惩处。上述事实，被告人李某甲在开庭审理过程中亦无异议，并有抓获被告人及破案的经过材料、被告人的供述、证人李X锋的证言、扣押物品清单、鉴定意见、辨认笔录、现场勘某足以认定。",
    "output": "犯罪要件：\n犯罪主体：\n 犯罪主体为被告人李某甲，构成要件为完全行为能力人。\n    犯罪客体：\n 犯罪客体为社会公共安全，包括禁毒法规所保护的社会关系。被告人李某甲非法持有、贩卖毒品，严重危害社会公共安全，破坏社会治安秩序。\n    犯罪主观要件：\n 犯罪主观方面为故意，李某甲明知所持有的白色晶体为甲基苯丙胺，仍然故意贩卖毒品。犯罪意图为非法牟利。\n    犯罪客观要件：\n 犯罪时间：2014年7月7日9时许。犯罪地点：广东省鹤山市宅梧镇双和公路宅梧收费站附近路段。犯罪行为：携带白色晶体38小包，净重12.9克，检出甲基苯丙胺成分。犯罪结果：被民警抓获。\n    适用法条：\n 《中华人民共和国刑法》第三百四十八条 【非法持有毒品罪】，李某甲非法持有甲基苯丙胺十克以上不满五十克，罪名成立，应判处三年以下有期徒刑，并处罚金。 \n    判决结果：\n 罪名：非法持有毒品罪刑期：三年以下有期徒刑，并处罚金。 "
},

注：三段論法推論判決データセットなどの自主構築したデータセットは、近日中に論文の形で公開される予定です。ご関心とご理解をいただき、ありがとうございます。

効果展示

以下は、夫子・明察の3つの主な機能の効果展示です：

以下は、夫子・明察と他の法律大モデル、ChatGLMの効果比較です：

Query：21歳の女性甲と25歳の男性乙はオンラインでチャットして好感を持ち、乙は甲が送ったプライベートな写真を保存しました。その後、乙は甲と結婚するよう要求し、甲は拒否しました。乙は写真を公開すると脅し、甲はやむなく結婚に同意し、登記を行いました。甲は婚姻登記の日から1年以内にこの婚姻を取り消す請求をすることができますか？

pipeline デプロイ

GitHubリポジトリを参照してください。

🔧 技術詳細

夫子・明察司法大モデルは、中文無監督司法コーパスと有監督司法微調整データを用いて、ChatGLMをベースに司法垂直領域で増分訓練を行っています。これにより、モデルは司法分野の知識を深く学習し、法規検索、事例分析、三段論法による判決推論、司法対話などの機能を実現しています。

📄 ライセンス

本リポジトリのコードはApache - 2.0ライセンスに基づいてオープンソース化されており、ChatGLM - 6Bモデルの重みの使用はModel Licenseに従っています。

謝辞

本プロジェクトは以下のオープンソースプロジェクトに基づいて展開されています。関連プロジェクトと開発者の皆様に感謝申し上げます。

• Alpaca
• BELLE
• ChatGLM - 6B
• ChatGLM - Efficient - Tuning
• Lawyer LLaMA
• LaWGPT
• JEC - QA
• PKU Opendata
• LawRefBook
• CAIL 2018 - 2021
• HanFei
• BAAI

声明

本プロジェクトの内容は学術研究用にのみ提供されており、商業目的や社会に危害を与える可能性のある用途には使用しないでください。 サードパーティのコードを使用する場合は、関連するオープンソースライセンスを遵守してください。 本プロジェクトの大モデルが提供する法律質問応答、判決予測などの機能は参考用であり、法律的な意見を構成するものではありません。 法律支援などのサービスが必要な場合は、専門の法律関係者の助けを求めてください。

引用

本プロジェクトがあなたの研究に役立った場合、以下のように引用してください。

@misc{fuzi.mingcha,
  title={fuzi.mingcha},
  author={Shiguang Wu, Zhongkun Liu, Zhen Zhang, Zheng Chen, Wentao Deng, Wenhao Zhang, Jiyuan Yang, Zhitao Yao, Yougang Lyu, Xin Xin, Shen Gao, Pengjie Ren, Zhaochun Ren, Zhumin Chen}
  year={2023},
  publisher={GitHub},
  journal={GitHub repository},
  howpublished={\url{https://github.com/irlab-sdu/fuzi.mingcha}},
}