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。

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