*数据：论文、新闻、法规、司法解释、法律咨询、法考题、判决文书组成，随后经过清洗、数据增强等来构造训练数据
*算力：multipleNVIDIAV100GPUs
*学校：北京大学
2.韩非(HanFei)(2023-05-31)
*基础模型：HanFei-2.0
*数据：案例、法规、起诉状、法律新闻（40G，2K词库）
*预训练：中文通用指令（53k）、中文法律指令（4k）、中文通用对话（55k）、中文法律对话（54k）、中文法律问答数据（50k）
*包含模块：聊天、摘要等各个模块（150）
*评估：法律问题
*算力：8xNVIDIAA100/40GB
*机构：中国科学院深圳先进技术研究院、深圳市大数据研究院、香港中文大学（深圳）
3.LawyerLLaMa(2023-05-24)
*基础模型：Chinese-Alpaca-Plus-13B
*数据：中国国家统一法律职业资格考试题库、JEC-QA中国法考数据集
*算力：7xNVIDIAA100GPUs40GB
*学校：清华大学
4.LexiLaw(2023-05-16)
*基础模型：ChatGLM-6B
*数据：法律问答数据、法律知识、百度收集的54k条法律问答数据、法律法规、包含刑法、民法、宪法等法规、法律参考书籍、JEC-QA数据集提供的法律参考书籍、从裁判文书网收集的50k法律文书
*开源数据：LaWGGT数据集（@pengxiao-song：包含法律领域专有词汇、专业名词、高引指令等）、法律各领域词表和词向量@lihuanyong*包括法律词表、20w法律问答数据、法律文书和犯罪案例、中国法律术语@lawBook：收集各类法律法规、部门规章案例等
*算力：8xNVIDIATeslaV10032GB、24h/epoch(pre-training),12/epoch(fine-tuning)
*学校：南京大学
5.LawGPT_zh(2023-04-9)
*基础模型：ChatGPT-6B
*数据：ChatGPT根据CrimeAssistant的问题重新生成（52k）；根据中华人民共和国手上最核心的法律条款，利用ChatGPT接收生成的情境问答（92k）；法律领域的教科书、经典案例等数据
*知识问答：法律知识问题的精准回答
*算力：4xNVIDIA3090
*学校：上海交通大学
6.LawGPT(2023-04-12)
*基础模型：Chinese-Alpaca-Plus-7B
*数据：情境对话：真实的律师用户问答（200k）
*知识问答：法律知识问题的模糊回答
*利用ChatGPT根据CrimeAssistant的问题重新生成（52k）
*根据中华人民共和国手上最核心的法律条款，利用ChatGPT接收生成的情境问答（92k）
*法律领域的教科书、经典案例等数据
*算力：8xNVIDIAV10032GB、24h/epoch(pre-training),12/epoch(fine-tuning)
*中国裁判文书网：裁判书、裁定书、决定书等
*官方数据：司法部国家司法考试中心：行政法规、法考真题等
*国家法律法规数据库：官方法律法规库
*中国法律智能技术测评（CAL）历年赛题数据
*中国法研杯人工智能挑战赛（LAC）历年赛题数据
*百度知道法律问答数据集：约3.6w条法律问答数据，包括用户提问、问题回答、最佳回答
*法律知识问答数据集：约2.3w条法律问答数据
*中国司法考试试题集：约2.6w道中国司法考试试题
*LaWGPT数据集（@pengxiao-song：包含法律领域专有词汇、专业名词、高引指令等）
*法律各领域词表和词向量@lihuanyong*包括法律词表、20w法律问答数据、法律文书和犯罪案例
*中国法律术语@lawBook：收集各类法律法规、部门规章案例等