Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Agent Simulator Drives Language Models for Legal Intensive Interaction

論文の概要: Multi-Agent Simulator Drives Language Models for Legal Intensive Interaction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06882v1
Date: Sat, 08 Feb 2025 15:05:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-12 14:10:17.752339
Title: Multi-Agent Simulator Drives Language Models for Legal Intensive Interaction
Title（参考訳）: 言語モデルを駆動する多エージェントシミュレータ
Authors: Shengbin Yue, Ting Huang, Zheng Jia, Siyuan Wang, Shujun Liu, Yun Song, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei,
Abstract要約: 本稿では,対話型法シナリオをシミュレートして合成データを生成するマルチエージェント法定シミュレーションドライバ(MASER)を提案する。 MASERは参加者間の法的属性の整合性を確保し、参加者の性格や行動を調整するための監督機構を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.856194200684364
License:
Abstract: Large Language Models (LLMs) have significantly advanced legal intelligence, but the scarcity of scenario data impedes the progress toward interactive legal scenarios. This paper introduces a Multi-agent Legal Simulation Driver (MASER) to scalably generate synthetic data by simulating interactive legal scenarios. Leveraging real-legal case sources, MASER ensures the consistency of legal attributes between participants and introduces a supervisory mechanism to align participants' characters and behaviors as well as addressing distractions. A Multi-stage Interactive Legal Evaluation (MILE) benchmark is further constructed to evaluate LLMs' performance in dynamic legal scenarios. Extensive experiments confirm the effectiveness of our framework.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、かなり高度な法的な知性を持っているが、シナリオデータの不足は、対話的な法的なシナリオへの進歩を妨げる。本稿では,対話型法シナリオをシミュレートして合成データを生成するマルチエージェント法定シミュレーションドライバ(MASER)を提案する。実法的なケースソースを活用することで、MASERは参加者間の法的属性の整合性を確保し、参加者の性格や行動の整合性や気晴らしに対処するための監督機構を導入する。 MILE(Multi-stage Interactive Legal Evaluation)ベンチマークは、動的法シナリオにおけるLLMのパフォーマンスを評価するために、さらに構築されている。大規模な実験により、我々のフレームワークの有効性が確認された。

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