zcl123/CourtAssistant

模型介绍

争议焦点提取助手，输入案情后会总结争议焦点

更多详情请访问：https://github.com/zhucl123/CourtAssistant

基本信息

• 作者: 智法先锋 from 对外经济贸易大学
• 类型: Text-Generation
• 语言: 中文
• 基底模型: Qwen2.5-7B-Instruct

模型调用

本模型已通过LLAMA.CPP量化为gguf格式，建议使用OLLAMA导入

ollama create courtAssistant <path-to-ca.mf>

或者python使用transformers调用

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "zcl123/CourtAssistant"
file_name = "ca.gguf"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, gguf_file=file_name, clean_up_tokenization_spaces=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, gguf_file=file_name)

训练信息

数据集

数据集来源自北大法宝、裁判文书网和人民法院案例库中的民事裁判文书，案由包括合同、物权、侵权等，共2053份。

其中每一份都在文中提及了法院对于争议焦点的总结部分，使用正则表达式+大模型API提取作为数据

预训练数据集结构为：

问	答
<当事人辩诉案情>	<法院争议焦点>

训练方法

使用LLAMAFACTORY框架，以Qwen2.5-7B-Instruct为基底模型微调