論文の概要: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Legal Judgment Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11761v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 07:38:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 17:27:16.098391
• Title: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Legal Judgment Prediction
• Title（参考訳）: 法的判断予測に基づく大規模言語モデルの包括的評価
• Authors: Ruihao Shui, Yixin Cao, Xiang Wang and Tat-Seng Chua
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.70089334782383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated great potential for domain-specific applications, such as the law domain. However, recent disputes over GPT-4's law evaluation raise questions concerning their performance in real-world legal tasks. To systematically investigate their competency in the law, we design practical baseline solutions based on LLMs and test on the task of legal judgment prediction. In our solutions, LLMs can work alone to answer open questions or coordinate with an information retrieval (IR) system to learn from similar cases or solve simplified multi-choice questions. We show that similar cases and multi-choice options, namely label candidates, included in prompts can help LLMs recall domain knowledge that is critical for expertise legal reasoning. We additionally present an intriguing paradox wherein an IR system surpasses the performance of LLM+IR due to limited gains acquired by weaker LLMs from powerful IR systems. In such cases, the role of LLMs becomes redundant. Our evaluation pipeline can be easily extended into other tasks to facilitate evaluations in other domains. Code is available at https://github.com/srhthu/LM-CompEval-Legal
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、法律ドメインのような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。 しかし、近年のGPT-4の法律評価をめぐる論争は、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。 法律におけるその能力を体系的に調査するために,llmに基づく実用的なベースラインソリューションを設計し,法的判断予測のタスクをテストする。 我々のソリューションでは、llmは単独でオープン質問に答えるか、情報検索(ir)システムと協調して類似したケースから学ぶか、あるいは単純化されたマルチチョイス問題を解くことができる。 同様のケースやマルチチョイスオプション、すなわちプロンプトに含まれるラベル候補は、専門知識の法的推論に不可欠なドメイン知識をllmが思い出すのに役立つことを示す。 さらに、強力なIRシステムから弱いLLMが獲得した限られた利得により、IRシステムがLLM+IRの性能を上回る興味深いパラドックスを提示する。 このような場合、LLMの役割は冗長になる。 評価パイプラインは、他の領域での評価を容易にするために、簡単に他のタスクに拡張できる。 コードはhttps://github.com/srhthu/LM-CompEval-Legalで入手できる。

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