Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research

• 了解自然语言处理的基础知识
• 具备使用Python和机器学习库（如Hugging Face Transformers）的经验
• 熟悉法律文本和基本的法律文件结构

受众

• 法律科技工程师
• 为律师事务所工作的AI开发者
• 处理法律数据的机器学习专业人员

微调是将预训练的NLP模型应用于特定领域（如法律和法律文件）的过程。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）针对中级法律科技工程师和AI开发人员，他们希望微调语言模型，以在法律服务环境中执行合同分析、条款提取和自动法律研究等任务。

在培训结束时，参与者将能够：

• 准备和清理法律文件以微调NLP模型。
• 应用微调策略，提高模型在法律任务中的准确性。
• 部署模型以协助合同审查、分类和研究。
• 确保AI输出在法律背景下的合规性、可审计性和可追溯性。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

法律AI与Fine-Tuning简介

• 法律科技概述及其演变
• NLP在法律中的应用：合同、判例法、合规
• 在法律领域使用预训练模型的优势与局限性

为Fine-Tuning准备法律数据

• 法律文档类型：合同、条款、判例法、法规
• 文本清理、分段和条款提取
• 为监督学习标注法律数据

Fine-Tuning法律任务的NLP模型

• 选择预训练模型：BERT、LegalBERT、RoBERTa等
• 使用Hugging Face设置微调管道
• 在法律分类和提取任务上进行训练

合同审查自动化

• 检测条款类型和义务
• 突出显示风险条款和合规问题
• 总结长合同以快速审查

使用AI进行法律研究辅助

• 判例法的信息检索与排名
• 法规和条例的问答
• 构建法律文档聊天机器人或助手

评估与可解释性

• 指标：F1、精确率、召回率、准确率
• 高风险法律背景下的模型可解释性
• 用于条款级置信度评分和审计的工具

部署与集成

• 将模型嵌入法律研究平台或审查工具
• 律师事务所使用的API和界面注意事项
• 维护隐私、版本控制和更新工作流

总结与下一步