GLM Legal Wiki
중국 법률 텍스트 이해, 문서 분석, 질의응답, prompt 테스트, 로컬 배포 및 연구 워크플로를 지원하는 GLM 기반 법률 AI 모델 GLM Legal을 살펴보세요.
GLM Legal 지식 허브
모델, 설정, inference, 벤치마크, 라이선스, 배포 워크플로를 다루는 8개 핵심 섹션
Latest Updates
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GLM Legal 정확도: 벤치마크 결과 및 오류 분석
Harvey LAB, LegalBench, PLawBench에서 GLM Legal 정확도가 어떻게 측정되는지, 오류 유형, 환각 사례 및 검토 방법을 소개합니다.
GLM Legal API: 접근 경로 및 통합 설정 가이드
GLM Legal API 접근: 공식 채널 및 설정 가이드
GLM Legal API 문서: 설정 및 통합 가이드
GLM Legal API 문서 가이드로 접근 경로, 요청 구조, 법률 프롬프트 패턴, 구조화된 출력, 배포 체크리스트를 다룹니다.
GLM Legal 벤치마크: 평가 프레임워크 완벽 해설
Harvey LAB, LegalBench, PLawBench에서 GLM Legal이 어떻게 평가되는지, 능력 차원, 점수 해석 방법, 한계까지 이해하세요.
GLM Legal 벤치마크 결과: 모델은 어떻게 평가되는가
Harvey LAB, LegalBench, PLawBench를 아우르는 GLM Legal 벤치마크 결과를 이해하세요. 능력 차원, 점수 해석, 주요 한계를 포함합니다.
GLM Legal 사건 분석: 단계별 워크플로 및 프롬프트 가이드
GLM Legal 사건 분석 워크플로 실행 방법을 알아보세요: 증거 정리, 쟁점 도출, 프롬프트 패턴, 검증 단계 및 전문가 검토 관행.
GLM Legal 상업적 이용: 라이선스 규칙 및 배포
GLM Legal 상업적 이용 규칙을 알아보세요: Apache-2.0 조건, law-glm-10b 배포 제한, 컴플라이언스 단계, 인간 검토 요건.
GLM Legal 법률 컴플라이언스: 규칙, 리스크 및 설정 가이드
GLM Legal 법률 컴플라이언스 이해하기: Apache-2.0 라이선스 조건, 데이터 프라이버시 의무, 인간 검토 요건 및 안전한 배포 관행.
GLM Legal 컨텍스트 윈도우: 용량, 한계 및 긴 법률 문서
GLM Legal이 법률 AI 작업, 긴 계약서, 증거 자료 세트, 검색 워크플로우에서 컨텍스트 윈도우를 어떻게 처리하는지 실용적인 가이드와 함께 이해하세요.
GLM Legal 계약 검토: 단계별 워크플로우
GLM Legal 계약 검토 워크플로우 실행 방법을 알아보세요: 프롬프트 패턴, 리스크 분류, 인용 검증, 변호사 검증 출력 스키마.
GLM Legal 배포: 단계별 설정 가이드
하드웨어, Transformers 구성, 추론 프롬프트, 액세스 채널을 다루는 설정 가이드로 GLM Legal을 로컬 또는 API로 배포하세요.
GLM Legal 개요
GLM Legal(law-glm-10b)은 법률 텍스트를 위해 만들어진 GLM 아키텍처 기반 언어 모델입니다. 이 섹션에서는 모델이 무엇인지, 어떤 목적으로 설계되었는지, 누구를 위한 것인지, 그리고 open 라이선스가 연구와 제품 개발을 어떻게 지원하는지 다룹니다.
GLM 아키텍처 기반
GLM Legal은 10B 파라미터의 GLM 모델 계열을 기반으로 하며, 법률 텍스트 이해와 생성에 맞게 조정되었습니다.
법률 도메인 특화
학습은 중국 법률 텍스트에 집중되어 있습니다: 법령, 판례 자료, 계약서, 법률 질의응답 등.
대상 사용자
NLP 연구자, 리걸테크 개발자, 문서 분석 및 법률 어시스턴트 워크플로를 구축하는 팀.
Apache-2.0 open 라이선스
두 공개 변형 모두 Apache-2.0으로 배포되어 가중치를 다운로드, 수정하고 상업 프로젝트에 사용할 수 있습니다.
GLM Legal 활용 사례
계약 검토부터 법률 리서치까지, GLM Legal은 다양한 법률 텍스트 워크플로를 지원합니다. 아래 각 활용 사례는 모델이 수행하는 작업과 문서 파이프라인에서의 위치를 설명합니다.
법률 문서 분석
법령, 사건 파일, 법률 문서를 파싱하여 구조, 당사자, 날짜, 핵심 조항을 추출합니다.
법률 질의응답
제공된 법령 또는 판례 텍스트에 근거한 답변으로 법률 질문에 답합니다.
계약 및 조항 검토
계약서를 요약하고, 특이한 조항을 표시하며, 복잡한 계약을 구조화된 검토 체크리스트로 변환합니다.
prompt 테스트 및 평가
워크플로를 배포하기 전에 로컬에서 통제된 prompt 실험을 실행하여 출력 품질을 측정합니다.
법률 리서치 지원
리서치 질문을 정리하고, 판례·법령 자료를 요약하며, 제공된 법률 자료로부터 쟁점 개요를 작성합니다.
GLM Legal 벤치마크 결과
법률 모델 평가는 여러 과제 군을 다룹니다. 이 표는 각 평가 항목이 무엇을 측정하는지, 그리고 법률 언어 모델을 비교할 때 보고된 결과를 어떻게 읽어야 하는지 설명합니다.
| 평가 항목 | 측정 내용 | 점수가 의미하는 것 | 결과 활용 방법 |
|---|---|---|---|
| 법률 질의응답 | 법령과 판례 기반의 정확한 법률 해독이 필요한 질문. | 모델이 제공된 법률 텍스트에 답변을 얼마나 정확히 근거를 두는지. | 리서치 워크플로에 채택하기 전에 동일한 QA 세트로 모델을 비교하세요. |
| 텍스트 분류 | 법률 문서를 유형, 쟁점 영역, 관련성별로 분류. | 대량 문서 배치 전반에서 라벨의 일관성. | 문서 파이프라인을 분류(triage)하고 파일을 올바른 검토 경로로 보내는 데 활용하세요. |
| 요약 | 계약서, 판결문, 법령을 구조화된 브리프로 압축. | 요약이 의무, 날짜, 당사자, 결과를 보존하는지 여부. | 검토 메모에 사용하기 전에 원본과 대조하여 요약을 확인하세요. |
| 정보 추출 | 원시 텍스트에서 조항, 당사자, 날짜, 의무를 추출. | 다양한 문서 형식에서 추출된 필드의 완전성. | 검토 작업량을 산정하기 위해 자체 문서로 추출 결과를 검증하세요. |
GLM Legal 초보자 가이드
여섯 단계로 모델 카드에서 첫 법률 inference 실행까지 안내합니다. 순서대로 따라 하면 자신의 컴퓨터에 작동하는 GLM Legal 환경을 구축할 수 있습니다.
모델 카드 확인
Hugging Face의 law-glm-10b 페이지에서 파일 크기, 라이선스 조건, 최신 리비전을 확인하며 시작하세요.
- 모델 카드와 사용 안내 읽기
- Apache-2.0 라이선스가 프로젝트에 적합한지 확인
- 최신 반복 버전은 v2 변형 확인
환경 준비
Python, PyTorch, Transformers 라이브러리를 설치한 뒤 GPU의 CUDA와 드라이버 버전을 확인하세요.
- 가상 환경 안에 Python 3.10 이상
- CUDA 버전에 맞는 PyTorch
- Transformers와 accelerate 설치
가중치 다운로드
전체 체크포인트는 약 39.5 GB입니다. 디스크 공간을 계획하고 git LFS 또는 hf CLI로 모델 저장소에서 다운로드하세요.
- 40 GB 이상의 여유 디스크 공간 확보
- git LFS 또는 hf CLI로 다운로드
- 다운로드 후 파일 무결성 확인
모델 로드
trust_remote_code를 활성화하여 체크포인트를 로드한 뒤, GPU 메모리로 이동하거나 작은 그래픽카드용으로 양자화를 적용하세요.
- 로드 시 trust_remote_code 활성화
- 로드 전 VRAM 여유 공간 확인
- 소비자용 GPU에는 8비트 또는 4비트 양자화 고려
첫 inference 실행
짧은 법률 질문이나 조항을 입력하고 생성된 답변을 검토한 뒤, temperature와 max tokens를 조정하세요.
- 한 단락짜리 법률 QA prompt로 시작
- 두세 개의 prompt에서 출력 비교
- 검토를 위해 prompt와 출력 기록
평가 및 반복
자체 법률 질문으로 작은 테스트 세트를 만들고 답변을 채점한 뒤, 본격적인 사용 전에 prompt를 다듬으세요.
- 대표 질문 20~50개 수집
- 원본 문서 기준으로 답변 채점
- prompt 개선 후 반복
GLM Legal API 접근
GLM Legal은 open 모델 가중치로 배포되므로, 접근이란 모델을 직접 다운로드하고 호스팅하는 것을 의미합니다. 아래 패널은 주요 접근 경로와 배포 전 준비 사항을 다룹니다.
law-glm-10b과 law-glm-10b-v2 모두 law-llm 조직명으로 Hugging Face에 게시되어 있습니다. 저장소를 복제하거나 hf CLI로 개별 가중치 파일을 다운로드하세요.
- 전체 체크포인트는 약 39.5 GB
- 버전 이력은 모델 페이지에서 확인 가능
- 모델 페이지에서 커뮤니티 토론 이용 가능
GLM Legal 모델 비교
과제에 강점을 맞춰 모델을 선택하세요. 이 표는 두 가지 GLM Legal 변형을 일반 GLM 계열 및 범용 LLM과 법률 작업 기준으로 비교합니다.
| 모델 | 주요 초점 | 법률 과제 적합성 | 적합한 경우 |
|---|---|---|---|
| law-glm-10b | 법률 도메인 GLM 모델 | 중국 법률 텍스트 이해, 문서 분석, 질의응답. | 법률 코퍼스 중심의 연구 및 제품 개발. |
| law-glm-10b-v2 | 업데이트된 법률 도메인 반복 버전 | 동일한 법률 초점에 law-llm 팀의 최신 학습 반복 버전 반영. | 최신 게시 체크포인트를 원하는 신규 팀. |
| 일반 GLM 모델 | 폭넓은 언어 이해 | 정교한 prompt로 법률 텍스트를 다루지만 법률 도메인 튜닝은 없음. | 법률 정밀도가 핵심 요구가 아닌 일반 애플리케이션. |
| 범용 LLM | 넓은 과제 커버리지 | 강력한 일반 추론 능력. 법률 출력은 prompt와 컨텍스트 품질에 크게 좌우됨. | 법률 과제가 파이프라인 일부일 뿐인 혼합 작업 부하. |
GLM Legal Prompt 가이드
안정적인 법률 출력은 구조화된 prompt에서 시작됩니다. 아래 각 패턴은 사실을 제시하고, 과제를 정의하며, 출력 형식을 고정하여 답변의 일관성과 검토 용이성을 유지합니다.
법률 질의응답
제공된 텍스트에만 엄격히 근거하여 법률 질문에 답변.
당신은 법률 리서치 어시스턴트입니다. 출처: [법령 또는 판례 텍스트 삽입] 질문: [질문 삽입] 과제: 위의 출처만을 사용하여 답변하세요. - 답변의 근거가 되는 구절 인용 - 답변은 한 단락으로 서술 - 출처가 다루지 않는 사항 목록화
계약 조항 추출
계약서에서 구조화된 조항을 추출.
아래 계약서에서 조항을 추출하세요. 계약서: [계약서 삽입] 다음과 같은 JSON 반환: - parties: [] - term: "" - termination: "" - payment: "" - liability: "" - unusualClauses: [] 누락된 필드에는 "not specified" 사용.
문서 요약
긴 법률 문서를 구조화된 브리프로 압축.
아래 법률 문서를 요약하세요. 문서: [문서 삽입] 반환 형식: 1. 한 단락 개요 2. 조항 참조가 있는 핵심 의무 3. 중요 날짜 및 기한 4. 검토자 주의가 필요한 미해결 사항
prompt 품질 관리
법률 prompt를 검토 가능하게 유지하는 가드레일 추가.
답변 전에: - 과제를 한 문장으로 재진술 - 제공된 사실과 가정을 구분하여 목록화 - 모든 결론에 근거 출처 구절 인용 - 요청된 출력 형식을 정확히 준수 - 추측 대신 누락된 정보 표시
GLM Legal AI 리소스
GLM Legal로 구축하기 위한 공식 시작점: 모델 페이지, 커뮤니티 토론, 상위 GLM 코드베이스, 라이선스 전문.