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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09768v3
• Date: Fri, 28 Feb 2025 18:27:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:39:28.937222
• 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
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• 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 LoRA. Additionally, we employed a comprehensive evaluation framework that integrates both quantitative metrics (such as BLEU, ROUGE, and BERT) and qualitative assessments (including Coherence, Legal Language, Clarity, etc.) using an LLM. 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 impact of fine-tuning the model on a diverse set of instructions, offering valuable insights into the development of a more human-centric and adaptable LLM. We have made the dataset, code, and models publicly available to provide a solid 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。 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、ゼロショット、ワンショット、LoRA を用いた微調整などの様々な構成でベンチマークする。 さらに,LLMを用いた定量的指標(BLEU,ROUGE,BERT)と定性評価(コヒーレンス,法言語,明度など)を統合した総合的な評価フレームワークを採用した。 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,モデルの微調整が多様な命令セットに与える影響について検討し,より人間中心で適応可能なLCMの開発に関する貴重な知見を提供する。 我々は、アラビア法NLPにおける将来の研究の確かな基盤を提供するために、データセット、コード、モデルを公開しました。

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