davidpig / lychee_lawLinks
律知, 法律咨询大模型
☆38Updated 2 years ago
Alternatives and similar repositories for lychee_law
Users that are interested in lychee_law are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 国内首个全参数训练的法律大模型 HanFei-1.0 (韩非)☆122Updated last year
- "桃李“: 国际中文教育大模型☆184Updated last year
- LLM with LuXun (鲁迅) style☆85Updated 2 years ago
- 使用qlora对中文大语言模型进行微调,包含ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、BELLE☆89Updated 2 years ago
- chatglm-6b微调/LORA/PPO/推理, 样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算, 可gpu/cpu☆164Updated last year
- LAiW: A Chinese Legal Large Language Models Benchmark☆81Updated last year
- 夫子•明察司法大模型是由山东大学、浪潮云、中国政法大学联合研发,以 ChatGLM 为大模型底座,基于海量中文无监督司法语料与有监督司法微调数据训练的中文司法大模型。该模型支持法条检索、案例分析、三段论推理判决以及司法对话等功能,旨在为用户提供全方位、高精准的法律咨询与解答…☆346Updated last week
- 基于sentence transformers和chatglm实现的文档搜索工具☆157Updated 2 years ago
- ChatGLM2-6B微调, SFT/LoRA, instruction finetune☆109Updated 2 years ago
- 专注于中文领域大语言模型,落地到某个行业某个领域,成为一个行业大模型、公司级别或行业级别领域大模型。☆120Updated 5 months ago
- llama信息抽取实战☆101Updated 2 years ago
- Deepspeed、LLM、Medical_Dialogue、医疗大模型、预训练、微调☆277Updated last year
- CAIL 2023☆41Updated last year
- 微调ChatGLM☆127Updated 2 years ago
- ChatGLM-6B fine-tuning.☆135Updated 2 years ago
- 语言模型中文认知能力分析☆236Updated last year
- deepspeed+trainer简单高效实现多卡微调大模型☆127Updated 2 years ago
- baichuan LLM surpervised finetune by lora☆64Updated 2 years ago
- deep learning☆148Updated 3 months ago
- 用于大模型 RLHF 进行人工数据标注排序的工具。A tool for manual response data annotation sorting in RLHF stage.☆253Updated 2 years ago
- ☆232Updated last year
- ☆162Updated 2 years ago
- 骆驼QA,中文大语言阅读理解模型。☆75Updated 2 years ago
- 对ChatGLM直接使用RLHF提升或降低目标输出概率|Modify ChatGLM output with only RLHF☆196Updated 2 years ago
- TechGPT: Technology-Oriented Generative Pretrained Transformer☆225Updated 2 years ago
- SMP 2023 ChatGLM金融大模型挑战赛 60 分baseline思路介绍☆185Updated 2 years ago
- pCLUE: 1000000+多任务提示学习数据集☆500Updated 2 years ago
- 基于 LoRA 和 P-Tuning v2 的 ChatGLM-6B 高效参数微调☆55Updated 2 years ago
- moss chat finetuning☆51Updated last year
- 一 个基于HuggingFace开发的大语言模型训练、测试工具。支持各模型的webui、终端预测,低参数量及全参数模型训练(预训练、SFT、RM、PPO、DPO)和融合、量化。☆219Updated last year