論文の概要: LegiLM: A Fine-Tuned Legal Language Model for Data Compliance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13721v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 02:06:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:35:28.695046
• Title: LegiLM: A Fine-Tuned Legal Language Model for Data Compliance
• Title（参考訳）: LegiLM: データコンプライアンスのための微調整された法律言語モデル
• Authors: Linkai Zhu, Lu Yang, Chaofan Li, Shanwen Hu, Lu Liu, Bin Yin,
• Abstract要約: LegiLMは、データや情報コンプライアンスに関するコンサルティングに特化した、新しい法的言語モデルである。 特定のアクションやイベントがデータセキュリティとプライバシ規則に違反しているかどうかを自動的に評価するように調整されている。 LegiLMは、データ規制違反の検出、健全な法的正当性の提供、必要なコンプライアンス修正の推奨に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.256747140296861
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensuring compliance with international data protection standards for privacy and data security is a crucial but complex task, often requiring substantial legal expertise. This paper introduces LegiLM, a novel legal language model specifically tailored for consulting on data or information compliance. LegiLM leverages a pre-trained GDPR Fines dataset and has been fine-tuned to automatically assess whether particular actions or events breach data security and privacy regulations. By incorporating a specialized dataset that includes global data protection laws, meticulously annotated policy documents, and relevant privacy policies, LegiLM is optimized for addressing data compliance challenges. The model integrates advanced legal reasoning methods and information retrieval enhancements to enhance accuracy and reliability in practical legal consulting scenarios. Our evaluation using a custom benchmark dataset demonstrates that LegiLM excels in detecting data regulation breaches, offering sound legal justifications, and recommending necessary compliance modifications, setting a new benchmark for AI-driven legal compliance solutions. Our resources are publicly available at https://github.com/DAOLegalAI/LegiLM
• Abstract（参考訳）: プライバシとデータセキュリティのための国際データ保護標準の遵守は、決定的だが複雑な作業であり、多くの場合、相当な法的専門知識を必要とする。 本稿では、データや情報遵守に関するコンサルティングに適した、新しい法的言語モデルであるLegiLMを紹介する。 LegiLMはトレーニング済みのGDPR Finesデータセットを活用し、特定のアクションやイベントがデータセキュリティとプライバシ規則に違反しているかどうかを自動的に評価するように微調整されている。 グローバルデータ保護法、慎重に注釈付けされたポリシー文書、関連するプライバシポリシを含む特別なデータセットを組み込むことで、データコンプライアンスの課題に対処できる。 このモデルは、高度な法的推論手法と情報検索の強化を統合し、実践的な法的コンサルティングシナリオにおける精度と信頼性を向上させる。 カスタムベンチマークデータセットを用いた評価では、LegiLMはデータ規制違反の検出、健全な法的正当性の提供、必要なコンプライアンス修正の推奨、AI駆動の法的コンプライアンスソリューションのための新たなベンチマークの設定に優れています。 私たちのリソースはhttps://github.com/DAOLegalAI/LegiLMで公開されています。

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