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。
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