論文の概要: LicenseGPT: A Fine-tuned Foundation Model for Publicly Available Dataset License Compliance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00106v1
- Date: Mon, 30 Dec 2024 19:04:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-05 16:54:29.995812
- Title: LicenseGPT: A Fine-tuned Foundation Model for Publicly Available Dataset License Compliance
- Title（参考訳）: LicenseGPT: 一般公開されたデータセットライセンス準拠のための微調整されたファンデーションモデル
- Authors: Jingwen Tan, Gopi Krishnan Rajbahadur, Zi Li, Xiangfu Song, Jianshan Lin, Dan Li, Zibin Zheng, Ahmed E. Hassan,
- Abstract要約: 本稿では,データセットのライセンスコンプライアンス解析に特化して設計されたファウンデーションモデル (FM) である LicenseGPT を紹介する。
既存の法的なFMを評価し,最高の性能モデルが43.75%の予測契約(PA)を達成していることを確認した。
LicenseGPTは、解析時間を94.44%削減し、1ライセンスあたり108秒から6秒に短縮する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.595354325922436
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Dataset license compliance is a critical yet complex aspect of developing commercial AI products, particularly with the increasing use of publicly available datasets. Ambiguities in dataset licenses pose significant legal risks, making it challenging even for software IP lawyers to accurately interpret rights and obligations. In this paper, we introduce LicenseGPT, a fine-tuned foundation model (FM) specifically designed for dataset license compliance analysis. We first evaluate existing legal FMs (i.e., FMs specialized in understanding and processing legal texts) and find that the best-performing model achieves a Prediction Agreement (PA) of only 43.75%. LicenseGPT, fine-tuned on a curated dataset of 500 licenses annotated by legal experts, significantly improves PA to 64.30%, outperforming both legal and general-purpose FMs. Through an A/B test and user study with software IP lawyers, we demonstrate that LicenseGPT reduces analysis time by 94.44%, from 108 seconds to 6 seconds per license, without compromising accuracy. Software IP lawyers perceive LicenseGPT as a valuable supplementary tool that enhances efficiency while acknowledging the need for human oversight in complex cases. Our work underscores the potential of specialized AI tools in legal practice and offers a publicly available resource for practitioners and researchers.
- Abstract（参考訳）: データセットライセンスのコンプライアンスは、商用AI製品、特に公開データセットの利用の増加において、重要で複雑な側面である。
データセットライセンスの曖昧さは重大な法的リスクをもたらし、ソフトウェアIP弁護士でさえ権利と義務を正確に解釈することは困難である。
本稿では,データセットのライセンスコンプライアンス解析に特化して設計されたファウンデーションモデル(FM)であるLustGPTを紹介する。
我々はまず,既存の法的FM(すなわち,法的テキストの理解と処理に特化したFM)を評価し,最高のパフォーマンスモデルが43.75%の予測契約(PA)を達成していることを確認した。
LicenseGPTは、法的専門家によって注釈付けされた500ライセンスのキュレートされたデータセットに基づいて微調整され、PAを64.30%に大幅に改善し、法的なFMと汎用FMの両方を上回っている。
A/BテストとソフトウェアIP弁護士によるユーザスタディにより、ライセンスGPTは解析時間を94.44%削減し、1ライセンスあたり108秒から6秒に短縮する。
ソフトウェアIPの弁護士は、複雑なケースでは人間の監視の必要性を認識しながら効率を高める貴重な補助ツールとして、ライセンスGPTを認識している。
私たちの研究は、法律実務における専門的なAIツールの可能性を強調し、実践者や研究者に公開されているリソースを提供します。
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