論文の概要: DISC-LawLLM: Fine-tuning Large Language Models for Intelligent Legal
Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11325v2
- Date: Sat, 23 Sep 2023 18:36:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 22:33:25.054785
- Title: DISC-LawLLM: Fine-tuning Large Language Models for Intelligent Legal
Services
- Title(参考訳): DISC-LawLLM: 知的法律サービスのための微調整大型言語モデル
- Authors: Shengbin Yue, Wei Chen, Siyuan Wang, Bingxuan Li, Chenchen Shen,
Shujun Liu, Yuxuan Zhou, Yao Xiao, Song Yun, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した知的法体系であるdisC-LawLLMを提案する。
我々は,中国の司法領域において,教師付き微調整データセットの構築を促す法的シロジズムを採用する。
DISC-Law-Eval(英語版)は、客観的および主観的両方の次元からインテリジェントな法体系を評価するために提示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 41.92132088988707
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose DISC-LawLLM, an intelligent legal system utilizing large language
models (LLMs) to provide a wide range of legal services. We adopt legal
syllogism prompting strategies to construct supervised fine-tuning datasets in
the Chinese Judicial domain and fine-tune LLMs with legal reasoning capability.
We augment LLMs with a retrieval module to enhance models' ability to access
and utilize external legal knowledge. A comprehensive legal benchmark,
DISC-Law-Eval, is presented to evaluate intelligent legal systems from both
objective and subjective dimensions. Quantitative and qualitative results on
DISC-Law-Eval demonstrate the effectiveness of our system in serving various
users across diverse legal scenarios. The detailed resources are available at
https://github.com/FudanDISC/DISC-LawLLM.
- Abstract(参考訳): 本稿では,大規模言語モデル(llms)を活用したインテリジェントな法的システムである disc-lawllm を提案する。
我々は,中国の司法ドメインにおいて教師付き微調整データセットと法的推論能力を備えた微調整llmを構築するための戦略を推し進める法的シロジズムを採用する。
LLMを検索モジュールで拡張し、外部の法的知識にアクセスし活用するモデルの能力を高める。
DISC-Law-Eval(英語版)は、客観的および主観的両方の次元からインテリジェントな法体系を評価するために提示される。
DISC-Law-Evalの定量的および定性的な結果から,多様な法的シナリオにまたがる多様なユーザに対して,システムの有効性が示された。
詳細はhttps://github.com/FudanDISC/DISC-LawLLM.comで確認できる。
関連論文リスト
- Large Language Models in Law: A Survey [34.785207813971134]
法的大規模言語モデル(LLM)の適用は、まだ初期段階にある。
法分野におけるAI技術の概観と,LLMにおける最近の研究成果を紹介する。
我々は、データ、アルゴリズム、司法実務を含む法的LLMの制限について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-26T00:48:12Z) - Large Language Models and Explainable Law: a Hybrid Methodology [44.99833362998488]
規則に基づく法体系のアクセシビリティ, 利用, 説明可能性を高めるため, LLMを提唱する。
ルールベースシステムによる説明を翻訳するために, LLM の利用の可能性を探るため, 提案手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T14:47:20Z) - A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Legal Judgment
Prediction [60.70089334782383]
大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン固有のアプリケーションに大きな可能性を示している。
GPT-4の法律評価をめぐる近年の論争は、現実の法的タスクにおけるパフォーマンスに関する疑問を提起している。
我々は,LLMに基づく実践的ベースラインソリューションを設計し,法的判断予測の課題を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T07:38:04Z) - Precedent-Enhanced Legal Judgment Prediction with LLM and Domain-Model
Collaboration [52.57055162778548]
法的判断予測(LJP)は、法律AIにおいてますます重要な課題となっている。
先行は、同様の事実を持つ以前の訴訟であり、国家法制度におけるその後の事件の判断の基礎となっている。
近年のディープラーニングの進歩により、LJPタスクの解決に様々なテクニックが使えるようになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T16:47:20Z) - Large Language Models as Tax Attorneys: A Case Study in Legal
Capabilities Emergence [5.07013500385659]
本稿では,税法の適用におけるLarge Language Models(LLM)の機能について考察する。
実験では,その後のOpenAIモデルリリースにおけるパフォーマンスの向上とともに,新たな法的理解能力を実証した。
発見は、特に拡張の促進と正しい法的文書と組み合わせることで、高いレベルの精度で実行可能であるが、専門家の税務弁護士レベルではまだ実行できないことを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T12:40:48Z) - SAILER: Structure-aware Pre-trained Language Model for Legal Case
Retrieval [75.05173891207214]
判例検索は知的法体系において中心的な役割を果たす。
既存の言語モデルの多くは、異なる構造間の長距離依存関係を理解するのが難しい。
本稿では, LEgal ケース検索のための構造対応プレトランザクショナル言語モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T10:47:01Z) - A Short Survey of Viewing Large Language Models in Legal Aspect [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理、コンピュータビジョン、強化学習など、多くの分野に変化をもたらした。
LLMの法的分野への統合は、プライバシーの懸念、偏見、説明可能性など、いくつかの法的問題を引き起こしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T08:01:22Z) - LexGLUE: A Benchmark Dataset for Legal Language Understanding in English [15.026117429782996]
我々は,多種多様なNLUタスクのモデル性能を評価するためのデータセットの集合であるLexGLUEベンチマークを紹介する。
また、複数の汎用的および法的指向モデルの評価と分析を行い、後者が複数のタスクにまたがるパフォーマンス改善を一貫して提供することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-03T10:50:51Z) - Lawformer: A Pre-trained Language Model for Chinese Legal Long Documents [56.40163943394202]
我々は,中国法定長文理解のためのLongformerベースの事前学習言語モデル,Lawformerをリリースする。
判決の予測,類似事例の検索,法的読解,法的質問の回答など,さまざまな法務上の課題について法務担当者を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-09T09:39:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。