論文の概要: A Prompt Engineering Approach and a Knowledge Graph based Framework for Tackling Legal Implications of Large Language Model Answers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15064v1
- Date: Sat, 19 Oct 2024 10:59:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:12:55.488143
- Title: A Prompt Engineering Approach and a Knowledge Graph based Framework for Tackling Legal Implications of Large Language Model Answers
- Title（参考訳）: Prompt Engineering Approach and a Knowledge Graph based Framework for Tackling Legal Implications of Large Language Model Answers
- Authors: George Hannah, Rita T. Sousa, Ioannis Dasoulas, Claudia d'Amato,
- Abstract要約: 本稿では,複数の既存言語モデル (LLM) に関する経験的分析を行い,問題の緊急性を示す。
本稿では,これらの問題を即時再設計により分離する手法を短期的に提案する。
また、法的な問題に対する法的引用を生成するために、法的な知識グラフ(KG)を利用した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）: 0.0
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- Abstract: With the recent surge in popularity of Large Language Models (LLMs), there is the rising risk of users blindly trusting the information in the response, even in cases where the LLM recommends actions that have potential legal implications and this may put the user in danger. We provide an empirical analysis on multiple existing LLMs showing the urgency of the problem. Hence, we propose a short-term solution consisting in an approach for isolating these legal issues through prompt re-engineering. We further analyse the outcomes but also the limitations of the prompt engineering based approach and we highlight the need of additional resources for fully solving the problem We also propose a framework powered by a legal knowledge graph (KG) to generate legal citations for these legal issues, enriching the response of the LLM.
- Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の普及に伴い, LLM が法的意味を持つ行為を推奨する場合であっても, 利用者が応答中の情報を盲目的に信頼するリスクが高まっている。
問題の緊急性を示す複数の既存LCMについて実証分析を行った。
そこで本稿では, 即時再設計による法的問題を分離するためのアプローチを, 短期的に提案する。
我々は、さらなる結果だけでなく、迅速なエンジニアリングベースのアプローチの限界も分析し、問題を完全に解決するための追加資源の必要性を強調し、また、これらの法的問題に対する法的引用を生成するための法知識グラフ(KG)を利用したフレームワークを提案し、LLMの対応を強化した。
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