语言模型的发展历程，从20世纪中叶的统计语言模型，到2020年前后OpenAI发布的GPT-3模型，展现了语言模型从简单统计到复杂神经网络，再到预训练模型的演进过程。特别GPT-4在律师资格考试中的表现已超过90%的考生，显示了大语言模型在法律领域的巨大潜力。

报告接着介绍了2023年8月浙江大学、阿里巴巴达摩院和华院计算联合发布的法律大模型，同时指出了大语言模型在法律领域应用时面临的挑战，如生成不真实内容、可解释性欠缺和知识融合不足等问题。

在训练和评估方面，领域数据的收集、清洗和融入模型训练的过程。提到了多源异构知识数据的收集，包括法条、案例、模板等六种类型，并构建了关系图谱数据。数据清洗包括规则去重、语义去重、内容过滤等步骤。在模型训练中，参数调优和资源需求，微调训练需要大量计算资源，并资源需求平衡的策略。

法律大语言模型的评测指标体系，包括质量、性能、功能、安全性和可维护性等指标。并构建了法律大语言模型的能力体系，涵盖语言理解、法律咨询、内容生成和逻辑推理等方面。

在应用框架部分，法律大语言模型的应用场景，包括群众端和业务端，如AI律师、AI调解员、AI政务顾问等。介绍了华院RAG平台，本地专有知识融合、性能优化和知识创建管理。特别提到了智能文档解析、知识检索和融合等功能。

几个应用案例，如类案推荐、判决文书生成、法条推荐和法律AI助手等，展示了大语言模型在法律领域的实际应用。这些案例体现了大语言模型如何提高法律服务的效率和质量，以及如何赋能社会治理。

大语言模型将为法律领域提供更智能化和个性化的解决方案，同时在训练和使用过程中保护用户数据隐私和安全的重要性。华院计算致力于发展认知智能技术，推动行业智能化转型和升级。