随着人工智能技术的不断发展，大语言模型技术日趋成熟和统一，大模型应用已成产业趋势。在检察领域，基于大模型的应用也会不断扩容。大模型究竟是什么？大模型在应用检察工作多种场景时如何实现科技赋能的效果？笔者对此逐一展开介绍。

何谓大模型

大模型是指参数量巨大的深度学习模型，其中包含大量的人工神经元和连接，可以处理大量的数据和任务。简而言之，大模型就是机器通过学习大量的数据后，不断提高自己的智能水平和性能。大模型的优势在于机器可以学习到数据的深层特征，从而具有更好的泛化能力和处理复杂问题的能力。

大模型的“大”体现在哪里

首先是参数量大。大模型的参数量足够多，能够实现更快的训练和推理，具备实现更准确的预测结果及处理更复杂任务的能力。时间向前回溯，最早的模型是线性参数，是以有限的高级参数来参与分析。如今，大模型在参数量方面增强了1200多倍，如此庞大的参数迅速形成神经网络，可以实现大体量的知识涌现。

其次是算力量大。大模型需要大算力来提供强大的计算能力和存储容量，实现对海量数据的处理和分析，并支持模型训练和推理的复杂计算。因需要大量的算力资源投入，大模型的训练门槛普遍较高。

最后是数据量大。大模型需要海量的数据参与训练，如网页数据、搜索数据、视频数据、语音数据、图片数据等，这些数据量可达十亿级、百亿级、万亿级甚至更多，这都是大模型可以实现深度学习和训练的基础。在参数和数据量足够多的情况下，训练出来的大模型才会形成思维链并具备知识涌现能力。大模型的成长类似人的学习，先有0—18岁的通识教育，再有18岁以后的专业教育。在通识教育阶段，需要学习世界范围内大量的基础知识；在专业教育阶段，则需要在某一领域进行深入学习，成为该领域的专家。

大模型如何应用在检察领域

一是构建检察知识库。大模型的知识增强技术可以实现构建检察知识库的需求。检察知识库涵盖法律法规、司法解释、指导性案例、典型案例等各类内容。通过大模型的文本分类、实体识别等功能，将实现对海量法律知识的自动化标注、分类和检索，帮助检察官快速定位所需法律知识和参考案例，提高办案质效。

二是生成法律文书。大模型可以通过对大量法律文书的学习和训练，增强专业知识，自动生成符合法律规范的各类法律文书，如起诉书、判决书等。通过输入案件的基本信息和要求，大模型将能够快速生成符合规范的法律文书，大大减轻检察官的文书写作负担，提高工作效率。

三是提供检察智能“客服”。基于大模型的对话增强技术，可以构建检察智能“客服”系统，通过自然语言处理技术实现与用户的智能交互和问题解答。通过大模型的问答系统和深度学习能力，检察智能“客服”系统将能够针对用户的问题进行精准回答和处理，为律师或当事人提供更加智能化、个性化的服务。

大模型的“成长”需要哪些训练

当前，大模型的训练分为基础预训练、通用有监督精调训练和场景化有监督精调训练三个阶段。

基础预训练阶段：基于检察行业数据，对预置的大模型进行训练，提升模型对检察专属知识的理解度和丰富度。通用知识数据包括各业务及关联学科的相关文献、标准、规范、学术论文和实践经验等数据资料，在基础预训练阶段，可对这些包含检察领域的基本理论、原理、技术、方法、案例等方面的知识（包括文本、图像、视频等不同形式）展开基础学习。

通用有监督精调训练阶段：根据检察应用场景需要，进行针对性数据标注，形成通用精标注数据，对基础预训练后的模型进行精调训练，满足不同检察场景需求，提高大模型的理解和生成能力，不断提升指令的泛化能力。比如，科技人员可以准备一个包含各种法律文书和相应标注信息的标注数据集，然后使用这个数据集对预训练好的大模型进行训练，让大模型逐渐学会如何根据法律文书的特征进行分类和预测。在这个过程中，技术人员还可以通过调整模型学习率等参数来优化模型性能。

场景化有监督精调训练阶段：需准备场景化标注数据，采用特定方式对模型进行场景化精调训练，可以有效提升检察大模型对应用场景支持的满足度，持续提升检察大模型应用的专业度和准确度。

科技的一小步，注定是人类进步的一大步。大模型的产生、发展和应用，将会“反哺”到人类生活、工作的方方面面。

（作者单位：北京百度网讯科技有限公司政务创新业务部）