論文の概要: Can Large Language Models Predict the Outcome of Judicial Decisions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09768v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 11:32:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 17:59:09.569425
• Title: Can Large Language Models Predict the Outcome of Judicial Decisions?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは司法判断の結果を予測することができるか?
• Authors: Mohamed Bayan Kmainasi, Ali Ezzat Shahroor, Amani Al-Ghraibah,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)において例外的な機能を示す。 LLaMA-3.2-3B や LLaMA-3.1-8B を含む最先端のオープンソース LLM を様々な構成でベンチマークする。 本結果は,タスク固有のコンテキストにおいて,細調整された小型モデルが大規模モデルに匹敵する性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown exceptional capabilities in Natural Language Processing (NLP) across diverse domains. However, their application in specialized tasks such as Legal Judgment Prediction (LJP) for low-resource languages like Arabic remains underexplored. In this work, we address this gap by developing an Arabic LJP dataset, collected and preprocessed from Saudi commercial court judgments. We benchmark state-of-the-art open-source LLMs, including LLaMA-3.2-3B and LLaMA-3.1-8B, under varying configurations such as zero-shot, one-shot, and fine-tuning using QLoRA. Additionally, we used a comprehensive evaluation framework combining quantitative metrics (BLEU and ROUGE) and qualitative assessments (Coherence, legal language, clarity). Our results demonstrate that fine-tuned smaller models achieve comparable performance to larger models in task-specific contexts while offering significant resource efficiency. Furthermore, we investigate the effects of prompt engineering and fine-tuning on model outputs, providing insights into performance variability and instruction sensitivity. By making the dataset, implementation code, and models publicly available, we establish a robust foundation for future research in Arabic legal NLP.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなドメインにわたる自然言語処理(NLP)において、例外的な機能を示している。 しかし、アラビア語のような低リソース言語に対する法律判断予測(LJP)のような専門的なタスクへの応用はいまだ検討されていない。 本研究では,サウジアラビアの商業裁判所判決から収集・前処理したアラビア語LJPデータセットを開発することにより,このギャップに対処する。 我々は、ゼロショット、ワンショット、QLoRAを用いた微調整などの様々な構成の下で、LLaMA-3.2-3BやLLaMA-3.1-8Bを含む最先端のオープンソースLLMをベンチマークする。 さらに,定量的指標(BLEU,ROUGE)と質的評価(コヒーレンス,法的言語,明確性)を組み合わせた総合的な評価フレームワークを用いた。 本結果は,タスク固有のコンテキストにおいて,より細調整された小型モデルが,より大きなモデルに匹敵する性能を実現し,資源効率を著しく向上することを示す。 さらに,迅速なエンジニアリングと微調整がモデル出力に及ぼす影響について検討し,性能変動と命令感度について考察する。 データセット、実装コード、モデルを公開することにより、アラビア法NLPにおける将来の研究のための堅牢な基盤を確立する。

関連論文リスト

• Enhancing Code Generation for Low-Resource Languages: No Silver Bullet [55.39571645315926]
  大規模言語モデル(LLM)は、プログラミング言語の構文、意味論、使用パターンを学ぶために、大規模で多様なデータセットに依存している。 低リソース言語では、そのようなデータの限られた可用性は、モデルを効果的に一般化する能力を損なう。 本稿では,低リソース言語におけるLLMの性能向上のためのいくつかの手法の有効性を実証研究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T12:23:28Z)
• LLMic: Romanian Foundation Language Model [76.09455151754062]
  ルーマニア語に特化して設計された基礎言語モデルである LLMic について述べる。 英語からルーマニア語への翻訳作業において,事前学習後の言語翻訳のための微調整 LLMic が既存の解よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-13T22:14:45Z)
• ArabLegalEval: A Multitask Benchmark for Assessing Arabic Legal Knowledge in Large Language Models [0.0]
  ArabLegalEvalは、大規模言語モデル(LLM)のアラビア語法的知識を評価するためのベンチマークデータセットである。 MMLUとLegalBenchのデータセットにインスパイアされたArabLegalEvalは、サウジアラビアの法的文書から得られた複数のタスクと、質問を合成する。 本研究の目的は、アラビア語の法的な問題を解くために必要な能力を分析し、最先端のLLMの性能をベンチマークすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T07:09:51Z)
• GemmAr: Enhancing LLMs Through Arabic Instruction-Tuning [0.0]
  InstAr-500kは、コンテンツの生成と収集によって生成された新しいアラビア文字の命令データセットである。 我々は,オープンソースのGemma-7Bモデルを下流タスクで微調整し,その機能を改善することにより,このデータセットを評価する。 複数の評価結果に基づき, アラビアNLPベンチマークにおいて, 微調整モデルにより優れた性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T10:43:49Z)
• Assessing the Performance of Chinese Open Source Large Language Models in Information Extraction Tasks [12.400599440431188]
  自然言語処理(NLP)における情報抽出(IE)の役割 英語IEタスクに焦点をあてた最近の実験は、LLM(Large Language Models)が最適性能を達成する上で直面する課題に光を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T08:00:40Z)
• The Power of Question Translation Training in Multilingual Reasoning: Broadened Scope and Deepened Insights [108.40766216456413]
  大規模言語モデルの英語と非英語のパフォーマンスのギャップを埋めるための質問アライメントフレームワークを提案する。 実験結果から、さまざまな推論シナリオ、モデルファミリー、サイズにわたって、多言語のパフォーマンスを向上できることが示された。 我々は、表現空間、生成された応答とデータスケールを分析し、質問翻訳訓練がLLM内の言語アライメントをどのように強化するかを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T14:49:50Z)
• Analyzing and Adapting Large Language Models for Few-Shot Multilingual NLU: Are We There Yet? [82.02076369811402]
  教師付きファインチューニング(SFT)、教師付きインストラクションチューニング(SIT)、インコンテキストラーニング(ICL)は、3つの代替であり、事実上の標準的アプローチである。 提案手法は,6つの高・低リソース言語,3つの異なるNLUタスク,多種多様な言語とドメインのセットアップを用いて,3つのアプローチを網羅的かつ体系的に比較する。 そこで本研究では,教師あり指導のチューニングが,性能とリソース要件の最良のトレードオフであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T10:48:13Z)
• Linguistic Intelligence in Large Language Models for Telecommunications [5.06945923921948]
  自然言語処理(NLP)分野において,Large Language Models (LLMs) が大きな進歩を遂げている。 本研究は,電気通信分野におけるLLMの知識と理解能力を評価することを目的とする。 評価の結果,ゼロショットLLMは現状の細調整モデルに匹敵する性能を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T14:01:07Z)
• High-quality Data-to-Text Generation for Severely Under-Resourced Languages with Out-of-the-box Large Language Models [5.632410663467911]
  我々は、事前訓練された大規模言語モデル(LLM)が、アンダーリソース言語のパフォーマンスギャップを埋める可能性について検討する。 LLM は,低リソース言語における技術の現状を,かなりのマージンで容易に設定できることがわかった。 全ての言語について、人間の評価は最高のシステムで人間と同等のパフォーマンスを示すが、BLEUのスコアは英語に比べて崩壊する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T16:29:40Z)
• Zero-Shot Cross-Lingual Reranking with Large Language Models for Low-Resource Languages [51.301942056881146]
  アフリカ語における言語間情報検索システムにおいて,大規模言語モデル (LLM) がリランカーとしてどのように機能するかを検討する。 私たちの実装は、英語と4つのアフリカの言語(ハウサ語、ソマリ語、スワヒリ語、ヨルバ語)を対象としています。 我々は、英語のクェリとアフリカの言葉の文節による言語横断的な格付けについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T18:38:54Z)
• Supervised Knowledge Makes Large Language Models Better In-context Learners [94.89301696512776]
  大規模言語モデル(LLM)は、素早い工学を通して、文脈内学習能力の出現を示す。 自然言語理解と質問応答におけるLLMの一般化性と事実性の向上という課題は、まだ未解決のままである。 本研究では, LLM の信頼性を高める枠組みを提案する。1) 分布外データの一般化,2) 差別モデルによる LLM のメリットの解明,3) 生成タスクにおける幻覚の最小化。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T07:24:46Z)
• Analyzing Multilingual Competency of LLMs in Multi-Turn Instruction Following: A Case Study of Arabic [1.0878040851638]
  GPT-4を英語とアラビア語の問合せのための一様評価器として使用し、様々なオープンエンドタスクにおけるLCMの性能を評価し比較する。 マルチリンガルおよびマルチターンデータセットを用いた微調整ベースモデルは、スクラッチからトレーニングされたマルチリンガルデータと競合する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T11:40:04Z)
• Generative Judge for Evaluating Alignment [84.09815387884753]
  本稿では,これらの課題に対処するために,13Bパラメータを持つ生成判断器Auto-Jを提案する。 我々のモデルは,大規模な実環境シナリオ下でのユーザクエリとLLM生成応答に基づいて訓練されている。 実験的に、Auto-Jはオープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方を含む、強力なライバルのシリーズを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T07:27:15Z)
• Democratizing LLMs for Low-Resource Languages by Leveraging their English Dominant Abilities with Linguistically-Diverse Prompts [75.33019401706188]
  大規模言語モデル(LLM)は、少数の例を単純に観察することで、効果的にタスクを実行することが知られている。 我々は,LLMが任意の言語から英語に翻訳するよう促すために,多種多様な高ソース言語から合成例を組み立てることを提案する。 我々の教師なしプロンプト法は、英語と13のIndic言語と21のアフリカ低リソース言語間の翻訳において、異なる大きさのLLMにおける教師付き少ショット学習と同等に機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T08:27:47Z)
• Revisiting Pre-trained Language Models and their Evaluation for Arabic Natural Language Understanding [44.048072667378115]
  既存のアラビアのPLMは十分に探索されておらず、その事前訓練は大幅に改善できる。 文献にはこれらのモデルの体系的かつ再現可能な評価が欠如している。 我々のモデルは既存のアラビア PLM を著しく上回り、差別的で生成的なアラビア NLU および NLG タスクにおける新たな最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-21T22:38:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。