【书生·浦语】internlm2-chat-1.8b效果实测中文合同关键条款识别与风险提示1. 引言当AI遇上合同会发生什么想象一下这个场景你收到一份长达几十页的合同密密麻麻的条款让你看得头晕眼花。里面有没有隐藏的风险哪些条款需要特别关注如果有个助手能帮你快速梳理重点、提示风险那该多省心。今天我们就来实测一个专门干这个活的AI助手——基于Ollama部署的【书生·浦语】internlm2-chat-1.8b模型。别看它只有18亿参数在中文理解和对话任务上表现相当不错。我们准备了几份真实的中文合同看看这个“小模型”能不能担起“合同审查员”的重任。这篇文章不是枯燥的技术报告而是一次真实的体验分享。我会带你一起看看AI是怎么理解合同条款的它的识别准不准风险提示有没有道理以及在实际工作中能帮我们省多少事。2. 模型简介小而精的对话专家在开始实测之前我们先简单了解一下今天的主角。2.1 模型背景InternLM2-1.8B是上海人工智能实验室推出的第二代书生·浦语系列模型中的一个“轻量级”选手。它提供了三个版本我们今天测试的是InternLM2-Chat-1.8B这是专门为对话任务优化的版本。简单来说这个模型经历了三步训练先打好基础基础模型学习如何跟人聊天监督微调进一步优化聊天体验强化学习对齐最终得到的这个聊天版本在遵循指令、对话流畅度和功能调用方面表现更好特别适合我们这种实际应用场景。2.2 两个关键特点虽然参数不大但这个小模型有两个让我印象深刻的亮点超长上下文支持它能处理长达20万个字符的文本。这是什么概念一份普通的合同也就几千到几万字对它来说完全不是问题。官方测试显示它能在这么长的文本里准确找到关键信息就像“大海捞针”一样精准。全面的能力提升相比第一代模型它在推理、数学、编程等多个方面的能力都有明显进步。这意味着它不仅能理解文字表面意思还能进行一定程度的逻辑分析和判断——这正是合同审查需要的核心能力。3. 测试准备我们怎么“考”AI为了全面评估模型的能力我设计了一个分层次的测试方案。3.1 测试合同选择我准备了四份不同类型的中文合同覆盖了常见的商业场景房屋租赁合同约1500字测试点常见条款识别、权利义务理解为什么选它这是普通人接触最多的合同类型条款相对标准但细节重要软件服务协议约3000字测试点技术术语理解、服务条款分析为什么选它包含专业术语和复杂的技术描述考验模型的专业理解能力劳动合同约2000字测试点法律条款敏感度、劳动者权益保护为什么选它涉及劳动法规对条款的合规性要求高保密协议约800字测试点关键义务识别、违约责任分析为什么选它虽然篇幅短但每一条都至关重要容错率低3.2 测试问题设计针对每份合同我设计了四类问题从易到难第一类基础信息提取“这份合同的主要签约方是谁”“合同的有效期是多久”“付款方式和金额是多少”第二类关键条款识别“请找出合同中关于违约责任的条款”“保密义务具体包括哪些内容”“知识产权归属是怎么约定的”第三类风险分析与提示“这份合同对乙方服务接受方有哪些潜在风险”“付款条款有没有需要注意的地方”“解除合同的条件是否合理”第四类综合建议与修改“如果你是乙方法务会对哪些条款提出修改建议”“如何完善这份合同的争议解决条款”3.3 测试环境与提示词技巧模型通过Ollama部署使用起来很简单在Ollama界面选择internlm2:1.8b模型在输入框中粘贴合同文本和问题等待模型生成回答为了让模型发挥最好效果我总结了几条实用的提示词技巧明确角色定位在提问前先给模型“设定身份”你是一名专业的合同审查律师请仔细阅读以下合同文本然后回答我的问题。分步骤处理长文本对于特别长的合同可以分段处理请先阅读合同的前三部分总结主要条款。然后我们再分析具体问题。要求结构化输出让模型用清晰的方式呈现结果请用以下格式回答 1. 关键条款[条款内容] 2. 风险点[具体风险] 3. 建议[修改建议]4. 实测过程与结果分析现在让我们看看模型在实际测试中的表现。我会用房屋租赁合同作为主要例子展示完整的交互过程。4.1 房屋租赁合同测试实录我输入了整份租赁合同约1500字然后开始提问。第一个问题基础信息提取问题这份合同的出租方和承租方分别是谁租赁期限是多久月租金多少模型回答根据合同文本我可以提取以下信息 1. 出租方甲方张三 2. 承租方乙方李四 3. 租赁期限自2024年1月1日起至2024年12月31日止共计12个月 4. 月租金人民币5000元支付方式为每月5日前支付 需要注意的是合同中还约定了押金为两个月租金即10000元在合同签订时一次性支付。我的评价准确无误。模型不仅回答了问题还额外提供了押金信息说明它真的“读懂了”合同。第二个问题关键条款识别问题请找出合同中关于房屋维修责任的条款并简要说明。模型回答合同第8条明确了房屋维修责任 1. 甲方出租方责任 - 保证房屋建筑结构安全 - 负责公共区域设施维修 - 承担非乙方原因造成的房屋主体结构维修 2. 乙方承租方责任 - 合理使用房屋及设施 - 承担使用不当造成的维修费用 - 负责日常小修小补如灯泡更换、水管简单维修 关键点维修责任的划分基于“谁的原因、谁的过错”原则。如果是房屋本身质量问题或自然损耗由甲方负责如果是乙方使用不当造成的损坏由乙方负责。我的评价相当专业。模型不仅找到了条款位置还进行了归纳总结甚至提炼出了“责任划分原则”。第三个问题风险分析与提示问题从承租方乙方的角度看这份合同有哪些潜在风险模型回答从乙方承租方角度分析发现以下潜在风险点 1. 押金退还风险第5条 - 合同约定“乙方退租时甲方在扣除相关费用后15个工作日内退还押金” - 风险未明确“相关费用”的具体范围和标准可能产生争议 - 建议明确费用清单或设置扣除上限 2. 续租条款风险第12条 - 合同约定“租赁期满乙方如需续租应提前30天提出经甲方同意后重新签订合同” - 风险甲方可能单方面拒绝续租乙方没有优先续租权 - 建议增加“同等条件下乙方有优先续租权”条款 3. 违约责任不对等第10条 - 乙方违约需支付两个月租金作为违约金 - 甲方违约仅需退还押金 - 风险违约责任不对等对乙方较为不利 4. 争议解决条款第15条 - 约定“提交甲方所在地法院诉讼” - 风险增加乙方维权成本如需异地诉讼 - 建议改为“合同签订地”或“乙方所在地”法院我的评价超出预期。模型不仅识别了风险还给出了具体的修改建议分析逻辑清晰考虑到了实际维权成本。4.2 其他合同测试亮点在软件服务协议测试中模型准确识别了SLA服务等级协议条款并指出“99.5%的可用性承诺”需要明确计算方式和免责情形。在劳动合同测试中模型敏锐地发现了试用期期限6个月与劳动合同期限3年的比例问题提示这可能违反相关劳动法规。在保密协议测试中模型指出“保密信息定义过于宽泛”的风险建议明确具体范围避免无限扩大保密义务。4.3 模型能力边界测试为了全面了解模型我也测试了它的局限性优点总结信息提取准确率高在基础信息提取任务上准确率接近100%条款归纳能力强能够从冗长条款中提炼核心要点风险意识良好对明显的不对等条款、模糊表述敏感回答结构化好能够按照要求格式输出便于阅读局限性发现深度法律推理有限对于需要结合多个法律条款的复杂推理表现一般最新法规更新滞后模型知识截止到训练数据时间可能不了解最新法规上下文长度影响虽然支持长文本但超过一定长度后细节记忆会减弱中文表述偶尔冗余有时会重复表述或使用套话5. 实战应用如何用AI辅助合同审查基于实测结果我总结了一套实用的AI辅助合同审查工作流。5.1 适用场景推荐这个模型特别适合以下场景个人或小微企业合同初审租赁合同、服务协议等常见合同快速识别明显风险点获取基础修改建议法务或律师的辅助工具处理大量标准合同初筛快速提取关键条款生成审查要点清单商务人员的谈判准备了解合同核心条款识别己方主要风险准备谈判要点5.2 四步工作法第一步基础信息提取AI主力人工核对让AI快速提取签约方、金额、期限、付款方式等基础信息。人工只需核对准确性。第二步关键条款梳理AI梳理人工完善让AI找出违约责任、保密条款、知识产权、争议解决等关键条款。人工补充AI可能遗漏的细节。第三步风险初步识别AI提示人工判断让AI从不同角度提示风险点。人工结合业务实际判断风险等级和应对策略。第四步修改建议生成AI建议人工优化让AI提供修改方向。人工将其转化为具体的条款语言和谈判策略。5.3 提示词模板分享这里分享几个我实测好用的提示词模板你可以直接套用模板一全面审查你是一名经验丰富的法务顾问。请对以下合同进行审查 合同文本[粘贴合同全文] 请从以下几个方面进行分析 1. 基础信息确认签约方、金额、期限等 2. 关键条款梳理用表格形式列出 3. 主要风险提示分甲方、乙方角度 4. 修改建议具体条款和理由 请用清晰的结构回答。模板二特定条款分析请重点关注以下合同中的[例如知识产权条款] 合同相关部分[粘贴条款内容] 请分析 1. 条款的核心内容是什么 2. 对[甲方/乙方]的主要影响 3. 是否存在模糊或风险点 4. 如何修改可以更平衡 请分点回答。模板三对比分析现有合同条款 [粘贴原条款] 修改建议条款 [粘贴修改后条款] 请分析 1. 主要修改了哪些内容 2. 修改后对双方权利义务的影响 3. 是否引入了新的风险 4. 你的评估意见 请用对比表格的形式呈现。6. 总结与建议经过一系列实测我对internlm2-chat-1.8b在合同审查场景下的表现有了清晰的认识。6.1 实测总结这是一个合格的“初级法务助理”在信息提取、条款归纳、基础风险识别方面表现可靠能够处理常见的中文合同类型输出结构化好便于后续处理但不是“替代律师”的解决方案深度法律分析和复杂推理仍需人工不能替代专业的法律意见对最新法规和特殊行业条款了解有限最佳定位效率提升工具将法务人员从基础工作中解放出来快速处理大量标准合同初筛作为谈判准备和风险提示的参考6.2 使用建议如果你打算在工作中使用这个模型辅助合同审查我的建议是明确使用边界用于初步筛查和风险提示而非最终决策复杂合同、重大交易仍需专业律师审查将AI建议作为参考而非结论建立复核机制AI提取的信息必须人工核对AI提示的风险需要人工评估实际影响AI建议的修改需要结合业务实际优化持续优化提示词根据实际使用反馈调整提示词针对不同合同类型建立专用模板结合内部审查要点定制化提问6.3 未来展望随着模型能力的持续进化AI在合同审查领域的应用会越来越深入。我期待看到更多垂直领域的专业训练让AI更懂行业合同多轮对话能力的提升实现真正的“交互式审查”与法律数据库的深度结合提供实时法规参考但无论如何进化AI的角色都应该是“辅助”而非“替代”。真正的价值在于人机协作——AI处理重复性工作人类专注于需要判断力和创造力的部分。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。