論文の概要: LawLuo: A Chinese Law Firm Co-run by LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16252v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 07:40:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 18:16:07.929353
- Title: LawLuo: A Chinese Law Firm Co-run by LLM Agents
- Title（参考訳）: LLMエージェントが共同経営する中国の法律事務所LawLuo
- Authors: Jingyun Sun, Chengxiao Dai, Zhongze Luo, Yangbo Chang, Yang Li,
- Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、法的背景を持たないユーザに対して法的コンサルティングサービスを提供する。
既存の中国の法的LLMは、1つのモデル-ユーザ対話にインタラクションを制限している。
本稿では,LawLuoと呼ばれる複数のLLMエージェントの協調機能を活用する,新たな法的対話フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9857357818932064
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) demonstrate substantial potential in delivering legal consultation services to users without a legal background, attributed to their superior text comprehension and generation capabilities. Nonetheless, existing Chinese legal LLMs limit interaction to a single model-user dialogue, unlike the collaborative consultations typical of law firms, where multiple staff members contribute to a single consultation. This limitation prevents an authentic consultation experience. Additionally, extant Chinese legal LLMs suffer from critical limitations: (1) insufficient control over the quality of instruction fine-tuning data; (2) increased model hallucination resulting from users' ambiguous queries; and (3) a reduction in the model's ability to follow instructions over multiple dialogue turns. In response to these challenges, we propose a novel legal dialogue framework that leverages the collaborative capabilities of multiple LLM agents, termed LawLuo. This framework encompasses four agents: a receptionist, a lawyer, a secretary, and a boss, each responsible for different functionalities, collaboratively providing a comprehensive legal consultation to users. Additionally, we constructed two high-quality legal dialogue datasets, KINLED and MURLED, and fine-tuned ChatGLM-3-6b using these datasets. We propose a legal query clarification algorithm called ToLC. Experimental results demonstrate that LawLuo outperforms baseline LLMs, including GPT-4, across three dimensions: lawyer-like language style, the usefulness of legal advice, and the accuracy of legal knowledge. Our code and datasets are available at https://github.com/NEFUJing/LawLuo.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)は、法的背景を持たないユーザに法的相談サービスを配信する大きな可能性を実証している。
それにもかかわらず、既存の中国の法的LLMは、複数のスタッフが単一の協議に貢献する法律事務所の典型的な共同協議とは異なり、単一のモデルユーザー対話にインタラクションを限定している。
この制限は、真の相談経験を妨げます。
さらに,中国におけるLLMは,(1)命令の微調整データの質の制御が不十分なこと,(2)ユーザのあいまいなクエリによるモデル幻覚の増大,(3)複数の対話を通した指示に従うモデルの能力の低下など,重大な制約を被っている。
これらの課題に対応するために、LawLuoと呼ばれる複数のLLMエージェントの協調機能を活用する新しい法的対話フレームワークを提案する。
このフレームワークには、受付係、弁護士、秘書、ボスの4人のエージェントが含まれており、それぞれが異なる機能に責任を持ち、ユーザに対して包括的な法的コンサルテーションを共同で提供する。
さらに,KINLEDとMURLEDの2つの高品質な法的対話データセットと,これらのデータセットを用いた微調整ChatGLM-3-6bを構築した。
そこで本研究では,ToLCという法的なクエリの明確化アルゴリズムを提案する。
実験の結果、LawLuoは、弁護士のような言語スタイル、法的なアドバイスの有用性、法的な知識の正確さの3次元にわたって、GPT-4を含むベースラインLLMよりも優れていることが示された。
私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/NEFUJing/LawLuo.orgで公開されています。
関連論文リスト
- DeliLaw: A Chinese Legal Counselling System Based on a Large Language Model [16.63238943983347]
DeliLawは、大きな言語モデルに基づく中国の法律カウンセリングシステムである。
ユーザーはDeliLawシステム上で、専門家の法的質問や法的記事の検索、関連する判断事例などを対話モードで参照することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T07:54:52Z) - InternLM-Law: An Open Source Chinese Legal Large Language Model [72.2589401309848]
InternLM-Lawは、中国法に関する様々な法的クエリに対処するための特殊なLLMである。
われわれは、中国法域に100万以上のクエリを含むデータセットを慎重に構築する。
InternLM-LawはLawBench上で最高の平均性能を達成し、20サブタスク中13サブタスクでGPT-4を含む最先端モデルを上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T06:19:03Z) - Knowledge-Infused Legal Wisdom: Navigating LLM Consultation through the Lens of Diagnostics and Positive-Unlabeled Reinforcement Learning [19.55121050697779]
本稿では、適応型弁護士のような診断質問を利用して、追加の事例情報を収集する診断法大言語モデル(D3LM)を提案する。
D3LMは、革新的なグラフベースのPositive-Unlabeled Reinforcement Learning (PURL)アルゴリズムを導入し、批判的な質問を生成する。
また,米国事例法データベースに基づく新たな英語CVGデータセットも導入した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-05T19:47:35Z) - (A)I Am Not a Lawyer, But...: Engaging Legal Experts towards Responsible LLM Policies for Legal Advice [8.48013392781081]
大規模言語モデル(LLM)は、法的なアドバイスを含む幅広い専門分野のアドバイスをユーザに提供しやすくなっている。
ケースベース推論にインスパイアされた手法を用いて,20名の法律専門家とワークショップを行った。
以上より,無許可の法律実務,機密性,不正確な助言に対する責任など,新たな法的考慮事項が明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T19:35:34Z) - 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) - LawBench: Benchmarking Legal Knowledge of Large Language Models [35.2812008533622]
大規模言語モデル(LLM)は様々な面で強力な能力を示している。
法的知識がどの程度あるか、そして法的関連タスクを確実に実行できるかは不明だ。
ローベンチは、3つの認知レベルからLLMの法的な能力を正確に評価するために細心の注意を払って設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T09:35:59Z) - Cue-CoT: Chain-of-thought Prompting for Responding to In-depth Dialogue
Questions with LLMs [59.74002011562726]
我々は、よりパーソナライズされ魅力的な応答を提供するために、新しい言語的キューに基づく思考の連鎖(textitCue-CoT)を提案する。
中国語と英語の6つのデータセットからなる詳細な対話質問を用いたベンチマークを構築した。
実験により,提案手法は,すべてのデータセットにおいて,テクステルパーフルネスとテクスチタアクセプタビリティの両方の観点から,標準的プロンプト法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-19T16:27:43Z) - 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) - 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。