EP35 法律科技｜人手一个「大模型」的时代，法律人如何体面地进入人工智能赛道？
56:26 Share

ChatGPT发布一周年之际，各家公司的「大模型」纷纷出炉，呈现出井喷之势，「法律大模型」当然也不例外。这些法律大模型和通用大模型有怎样的区别？法律大模型面临着怎样的机遇和挑战？在这个大模型和人工智能的时代，感兴趣法律人又如何入场？ 姜聪同学拥有北京大学的法学和计算机双学位，正在深入开展法律人工智能学术研究，这期节目中会聊聊他在法律人工智能赛道的一些观察，以及分享他在开发法律大模型过程中遇到的有意思的事情。对他学术研究成果感兴趣的可以看看他今年发布的论文：Legal Syllogism Prompting: Teaching Large Language Models for Legal Judgement Prediction -Highlights- 02:09 聊聊研究法律人工智能的博士生活 04:52 为何大家关注「法律大模型」？机遇和挑战有哪些？ 10:52 如何处理人工智能输出内容的「幻觉」问题？ 15:14 和王选团队合作的Lawyer LLaMA模型的研发 19:16 「思维链」在法律人工智能领域的应用 29:02 究竟要多少参数量才可以有效果？（补充：GPT3.5的参数量是175B左右，GPT 4没有公开，很多人估计可能超过1000B，不止节目中提到的的300-400B） 30:00 「法律大模型」哪家强？相较于GPT，国内垂类领域的大模型还有机会吗？ 36:22 除了「大模型」外，还有哪些法律科技前沿研究值得期待？ 46:51 计算机双学位/辅修的经历 52:51 对人工智能感兴趣的法律人可以学习哪些材料？ -收听/互动方式- 收听方式：小宇宙、Apple Podcast、喜马拉雅、QQ音乐等 微信公众号：机智的律师生活（不定期分享节目文字稿） -嘉宾- 姜聪：北大法学院博士研究生 -BGM- Go Away – Konqeson -声明- 本播客的内容仅代表个人观点，并不代表任何公司、律师事务所或律师出具的任何形式的法律意见或建议。未经本播客的授权，不得转载或使用播客节目中的任何内容。 -联系邮箱- [email protected] SHARE ONLegal Syllogism Prompting: Teaching Large Language Models for Legal Judgment Prediction