論文の概要: FLawN-T5: An Empirical Examination of Effective Instruction-Tuning Data Mixtures for Legal Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02127v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 17:33:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 15:20:18.290344
- Title: FLawN-T5: An Empirical Examination of Effective Instruction-Tuning Data Mixtures for Legal Reasoning
- Title（参考訳）: FLawN-T5: 法的推論のための効果的な命令-調整データ混合の実験的検討
- Authors: Joel Niklaus, Lucia Zheng, Arya D. McCarthy, Christopher Hahn, Brian M. Rosen, Peter Henderson, Daniel E. Ho, Garrett Honke, Percy Liang, Christopher Manning,
- Abstract要約: LawInstructは17の管轄区域、24の言語、合計12万のサンプルをカバーする大規模な法的命令データセットである。
ドメイン固有の事前学習と指導訓練がLegalBenchの性能を向上させることを示す。
LawInstructは、より強力な情報処理と法的領域における意思決定能力を備えたモデルの開発を促進するためのリソースである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.001169623840354
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Instruction tuning is an important step in making language models useful for direct user interaction. However, many legal tasks remain out of reach for most open LLMs and there do not yet exist any large scale instruction datasets for the domain. This critically limits research in this application area. In this work, we curate LawInstruct, a large legal instruction dataset, covering 17 jurisdictions, 24 languages and a total of 12M examples. We present evidence that domain-specific pretraining and instruction tuning improve performance on LegalBench, including improving Flan-T5 XL by 8 points or 16\% over the baseline. However, the effect does not generalize across all tasks, training regimes, model sizes, and other factors. LawInstruct is a resource for accelerating the development of models with stronger information processing and decision making capabilities in the legal domain.
- Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングは、言語モデルを直接的なユーザインタラクションに役立つものにするための重要なステップである。
しかし、多くの法的タスクは、ほとんどのオープンなLLMには及ばず、ドメインのための大規模な命令データセットは存在しない。
これにより、この応用分野の研究は極めて制限される。
本研究では,17の管轄区域,24の言語,合計12万のサンプルを対象とする大規模法的指導データセットであるLawInstructをキュレートする。
そこで本研究では,ドメイン固有の事前学習と指導訓練により,Flan-T5 XLを8点,あるいは16\%向上させるなど,LegalBenchの性能が向上することを示す。
しかし、この効果は全てのタスク、訓練体制、モデルサイズ、その他の要因にまたがって一般化されるわけではない。
LawInstructは、より強力な情報処理と法的領域における意思決定能力を備えたモデルの開発を促進するためのリソースである。
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