面向法律领域的大模型微调与应用

近年来,大语言模型在多个自然语言处理任务上展现出了出色的能力,为智慧法律系统的发展带来巨大的帮助。现有法律领域的大模型,通过微调通用大模型能够实现利用法律知识进行简单的问题回答,即大多以法律咨询问答为主,没有考虑到法律领域的其他使用场景,如法律信息抽取、判决预测等,而真实世界中的法律服务要比对话服务复杂得多。提出中文法律智慧大模型LawLLM,该模型可以面向不同用户群体,提供多样的法律服务。同时,探究了针对法律领域裁判文书的长文本信息抽取的应用。LawLLM在Lawbench上的Zero-shot的平均表现超过了所有对比的大模型,均值比具有175×10^(9)个参数的GPT-3.5-Turbo高0.19%,LawLLM在Lawbench上的Few-shot的平均表现仅次于GPT-3.5-Turbo,相比其低0.02%。

大面积水稻高产新方法——机械水条播

我场地处北纬45°15′～45°45′,东经132°30′～133°09′,无霜期135天,年平均活动积温2476℃,年降雨量400～850毫米,5～9月日光照12～15小时,属我省第三积温带。为探索寒地水稻高产途径,1985～1987年我们做了不同栽培方式的高产栽培试验,3年平均亩产483.5公斤,比旱直播、水撒播、插秧分别增产17.5％、16％、5.1％,