論文の概要: ALKAFI-LLAMA3: Fine-Tuning LLMs for Precise Legal Understanding in Palestine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14771v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 11:55:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:33:55.620870
• Title: ALKAFI-LLAMA3: Fine-Tuning LLMs for Precise Legal Understanding in Palestine
• Title（参考訳）: ALKAFI-LLAMA3: パレスチナにおける精密法学理解のための微調整LDM
• Authors: Rabee Qasem, Mohannad Hendi, Banan Tantour,
• Abstract要約: 本研究は,パレスチナの法域に大規模言語モデルを適用することの課題に対処する。 政治的不安定、断片化された法的なフレームワーク、限られたAIリソースは、効果的な機械学習アプリケーションを妨げる。 Llama-3.2-1B-Instructの量子化バージョンに基づく微調整モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable potential in diverse domains, yet their application in the legal sector, particularly in low-resource contexts, remains limited. This study addresses the challenges of adapting LLMs to the Palestinian legal domain, where political instability, fragmented legal frameworks, and limited AI resources hinder effective machine-learning applications. We present a fine-tuned model based on a quantized version of Llama-3.2-1B-Instruct, trained on a synthetic data set derived from Palestinian legal texts. Using smaller-scale models and strategically generated question-answer pairs, we achieve a cost-effective, locally sustainable solution that provides accurate and contextually relevant legal guidance. Our experiments demonstrate promising performance on various query types, ranging from yes/no questions and narrative explanations to complex legal differentiations, while highlighting areas for improvement, such as handling calculation-based inquiries and structured list formatting. This work provides a pathway for the deployment of AI-driven legal assistance tools tailored to the needs of resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野において顕著な可能性を示しているが、法律分野、特に低リソースの文脈において、その適用範囲は限られている。 この研究は、政治的不安定、断片化された法的枠組み、限られたAIリソースが効果的な機械学習応用を妨げるパレスチナの法域にLSMを適用するという課題に対処する。 Llama-3.2-1B-Instructの量子化バージョンに基づく微調整モデルを提案する。 より小規模のモデルと戦略的に生成された問合せ対を用いて、正確で文脈的に関係のある法的なガイダンスを提供するコスト効率が高く、局所的に持続可能なソリューションを実現する。 実験では、イエス/ノー質問や物語の説明から複雑な法的な差別化まで、様々なクエリタイプで有望なパフォーマンスを示すとともに、計算ベースの問い合わせや構造化リストのフォーマット処理など、改善すべき領域を強調した。 この作業は、リソース制約のある環境のニーズに合わせて、AI駆動の法的支援ツールをデプロイするための経路を提供する。

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