論文の概要: LegalBench: A Collaboratively Built Benchmark for Measuring Legal
Reasoning in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11462v1
- Date: Sun, 20 Aug 2023 22:08:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:48:23.199106
- Title: LegalBench: A Collaboratively Built Benchmark for Measuring Legal
Reasoning in Large Language Models
- Title（参考訳）: legalbench: 大きな言語モデルで法的推論を測定するための共同開発したベンチマーク
- Authors: Neel Guha, Julian Nyarko, Daniel E. Ho, Christopher R\'e, Adam
Chilton, Aditya Narayana, Alex Chohlas-Wood, Austin Peters, Brandon Waldon,
Daniel N. Rockmore, Diego Zambrano, Dmitry Talisman, Enam Hoque, Faiz Surani,
Frank Fagan, Galit Sarfaty, Gregory M. Dickinson, Haggai Porat, Jason
Hegland, Jessica Wu, Joe Nudell, Joel Niklaus, John Nay, Jonathan H. Choi,
Kevin Tobia, Margaret Hagan, Megan Ma, Michael Livermore, Nikon Rasumov-Rahe,
Nils Holzenberger, Noam Kolt, Peter Henderson, Sean Rehaag, Sharad Goel,
Shang Gao, Spencer Williams, Sunny Gandhi, Tom Zur, Varun Iyer, and Zehua Li
- Abstract要約: LegalBenchは6種類の法的推論をカバーする162のタスクからなるベンチマークである。
本稿では、LegalBenchについて述べるとともに、20のオープンソースおよび商用LCMの実証的な評価を行い、LegalBenchがもたらす研究のタイプについて説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.98468948605927
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of large language models (LLMs) and their adoption by the legal
community has given rise to the question: what types of legal reasoning can
LLMs perform? To enable greater study of this question, we present LegalBench:
a collaboratively constructed legal reasoning benchmark consisting of 162 tasks
covering six different types of legal reasoning. LegalBench was built through
an interdisciplinary process, in which we collected tasks designed and
hand-crafted by legal professionals. Because these subject matter experts took
a leading role in construction, tasks either measure legal reasoning
capabilities that are practically useful, or measure reasoning skills that
lawyers find interesting. To enable cross-disciplinary conversations about LLMs
in the law, we additionally show how popular legal frameworks for describing
legal reasoning -- which distinguish between its many forms -- correspond to
LegalBench tasks, thus giving lawyers and LLM developers a common vocabulary.
This paper describes LegalBench, presents an empirical evaluation of 20
open-source and commercial LLMs, and illustrates the types of research
explorations LegalBench enables.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)の出現と法的なコミュニティによる採用は、LLMがどのような法的理由付けを行うことができるのかという疑問を引き起こしている。
この問題をより深く研究するために,6種類の法的推論をカバーする162のタスクからなる共同構築された法的推論ベンチマークであるLegalBenchを提案する。
legalbenchは、法務専門家が設計し、手作りのタスクを収集する、学際的なプロセスを通じて構築されました。
これらの主題の専門家は建設において主導的な役割を担っていたため、実質的に有用な法的推論能力を測定するか、弁護士が興味深いと思う推論スキルを測定するかのどちらかである。
法律におけるLLMに関する学際的な会話を可能にするために、法的な推論を記述するための一般的な法的枠組みが、その多くの形態を区別する)LegalBenchタスクとどのように対応するかを示す。
本稿では legalbench について述べるとともに,オープンソースおよび商用の llm 20 について実証的な評価を行い, legalbench が実現可能な研究形態について述べる。
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