第七届世界智能大会|擎盾LawChat让您“遇见智能”！

第七届世界智能大会擎盾LawChat让您“遇见智能”！

ChatGPT、文心一言、星火认知大模型...这些未来产物逐渐为大家拉开人工智能大模型的序幕，大语言模型在理解人类意图、实现内容生成等方面涌现出了较强的能力，但在垂直领域又将如何赋能和发展呢？

5月18日至5月21日，第七届世界智能大会智能科技展在天津市顺利落下帷幕，本届大会以“智行天下 能动未来”为主题，重点关注人工智能发展的新趋势、新技术、新业态。包含世界500强国内智能科技领军企业及高等学府在内的492家企业和机构参展，展区总面积达12万平方米，规模为历届之最！

本次展会群“新”云集，由北京大学软件工程国家工程研究中心与擎盾数据共同研发，具备语义理解与自动问答能力的百亿级参数法律领域预训练语言模型LawChat吸引了众多观众的目光。

为了更好地展示LawChat产品的卓越能力，擎盾工作人员为参会嘉宾提供了一个与LawChat互动的机会，让嘉宾充分了解LawChat在法律领域的广泛应用。参观者还可以通过与LawChat进行对话，体验其智能回答法律问题、提供法律咨询和起草法律文书的能力。

据北京大学展台讲解人员、擎盾科技产品经理乔元杰介绍，LawChat的实现基于中心自研的大模型开发系列工具,为数据搜集、模型训练、模型评估等重要环节提供了完整工具栈。该模型采集了海量通用中文语料以及包括裁判文书、合同、司法考试、法律问答等数据在内的法律领域语料，并融合超过包括1.64亿法律实体的领域知识图谱，利用大规模预训练与指令微调技术，构建了LawChat的意图理解与内容生成能力。

目前，LawChat作为一款垂直领域的人工智能大模型，已为包括公检法司、律所、公司在内的3000多家单位提供了智能化公共法律服务产品以及解决方案，为智慧司法的建设提供了技术支撑。

未来，人工智能大模型应如何赋能法律垂直领域？

北京大学软件工程国家工程研究中心副教授叶蔚表示，在大模型时代，垂直领域的数据与知识可以有两种利用方式，一是在基座大模型预训练过程中考虑中文领域数据的训练以及相应的架构与工程优化；二是借鉴InstructGPT和Copilot，结合领域数据与知识图谱设计合适的指令微调机制充分激发底座模型能力，在零样本和复杂样例处理上等场景下实现领域任务能力的“跃迁”。

“考虑算力与工程等因素，可以从第二种开始，逐步走向第一种和第二种结合的方式。能够将大模型中的‘涌现’能力高效激活并适配到具体领域场景是未来在垂直行业建立竞争力的关键，而高质量领域数据与知识不可或缺，这是一个重要壁垒。”叶蔚说。

第七届世界智能大会是全球领先的人工智能盛会之一，汇聚了全球各地的专业人士、科学家和企业家，共同探讨智能技术的最新进展和应用。擎盾数据云与智慧法律BU技术总监肖熊锋表示:非常有幸参与本次大会北京大学法律科技展板建设工作；集团北京团队持续提供相关算法岗位，欢迎感兴趣的小伙伴加入，共同促进智能法律服务的创新与发展。