文章主题：法律应用场景, 精调模型, 工程实现, 预训练模型
在上文中，我们重点探讨了在当前精调模式下，如何运用工程实现方法来描述法律应用场景。在此过程中，我们会利用到“预训练模型”，该模型需要经历一个预训练阶段，随后进入Fine-tuning（微调）环节。在这个环节中，我们将融入法律专家的专业知识，以便更好地应用于实际场景。本文的核心目的在于揭示chatGPT的相关技术优势，并深入思考其对法律人工智能领域产生的影响。
ChatGPT 在基本法律文件生成、合同审核、法律搜索、实体信息抽取以及法律咨询等领域展示了一定的能力，但在量刑预测、法律语言精确性以及特定法律要素提取等层面上，与当前专注于该领域的厂商模型相比还存在一定的差距。
当前，ChatGPT在法律数据领域的应用受到一定的限制，这主要源于其对相关数据的掌握不够全面，从而影响了实际应用的效果。然而，从ChatGPT技术的不断发展来看，它在未来超越现有领域模型的潜力是巨大的，尽管这也意味着必须经历一个过渡阶段。
我们先了解一下NLP的范式发展经历的两个阶段。
第一个阶段从深度学习到两阶段预训练模型
在2013年至2020年5月间，自然语言处理（NLP）领域发生了显著的变化。这一阶段的起点是2013年，而终点则是2020年5月的GPT3.0。在这个时间段内，研究者们主要通过改进长短记忆网络（LSTM）模型以及少量的CNN模型来提取特征。此外，他们还采用了诸如序列到序列（Sequence-to-Sequence）和序列到序列-注意力（Sequence-to-Sequence Attention）等典型技术架构。在这个阶段，两阶预训练模型如BERT和GPT模型逐渐崭露头角。随着研究的深入，大多数自然语言处理子领域的研发模式逐渐转向了两阶段模式：首先是模型预训练阶段，然后是应用微调（Fine-tuning）或者应用Zero/Few-Shot Prompt模式。这种转变揭示了自然语言处理技术在不断发展和演进。
第二阶段从预训练模型走向通用人工智能
自2020年6月GPT-3.0问世以来，人工智能在语言处理领域的发展取得了显著的进步。这一过程中，我们见证了从“自回归语言模型Prompting”模式向“自回归语言模型Instruct”模式的转变，这标志着人工智能在理解和生成自然语言方面达到了新的高度。这种变革使得AI能够更加贴近人类的交流方式，更好地满足人们的需求。
GPT3.0后有什么优势
市场行为受消费者选择影响，当前规模最大的LLM模型，如GPT 3、PaLM、GLaM、Gopher、Chinchilla、MT-NLG和LaMDA等，无一不采用类似于“自回归语言模型Prompting”的GPT 3.0模式，这足见其市场影响力。
ChatGPT，作为一种“自回归语言模型 Instruct”模式，它在形式上实现了自然语言理解与生成的统一，这一特点对于自然语言处理领域来说具有重要意义。若想在零示例提示语或少数示例提示语的方式下完成任务，ChatGPT模式是必不可少的。
为什么必须用GPT呢，这个需要分析什么是理想的LLM（大语言模型）模型，下图是理想的LLM模式。
理想中的大型语言模型（LLM）应具备多项独特特性。首先，它必须拥有卓越的自主学习能力，能够独立地从海量数据中提取规律并自我优化。其次，LLM应当具备广泛的适用性，能应对各种自然语言处理（NLP）领域的挑战，而不仅仅是特定领域的支持。此外，当LLM应用于解决某一具体问题时，应尽可能地模拟人类的语言习惯，也就是说，LLM需要理解并准确执行人类的指令。
GPT是符合理想大语言模型特点
第一，这个LLM模型规模必然非常巨大，参数很大，具备很强的自学习能力，同时模型规模大各领域任务支持能力就强。
第二，zero shot prompting也好，few shot prompting也好，甚至促进LLM推理能力的思维链（CoT,Chain of Thought）Prompting也好，能够实现理解人类的命令。
chatGPT在法律的应用前景
既然ChatGPT是可以直接去追求理想LLM模型的，那么，未来的技术发展趋势应该是：追求规模越来越大的LLM模型，通过增加法律行业预训练数据的多样性，来涵盖越来越多的业务，LLM自主从法律数据中通过预训练过程学习法律知识，随着模型规模不断增大，很多上面的问题随之得到解决。研究重心会投入到如何构建这个理想LLM模型，而非去解决法律的具体问题。前期存在GPT与法律领域模型想结合的情况，不过随着技术的不断发展，大模型慢慢就不再需要领域模型。
本内容暂时不讨论可能存在的问题。
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