論文の概要: Can Group Relative Policy Optimization Improve Thai Legal Reasoning and Question Answering?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09638v1
• Date: Sun, 13 Jul 2025 14:05:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:23.665241
• Title: Can Group Relative Policy Optimization Improve Thai Legal Reasoning and Question Answering?
• Title（参考訳）: グループ相対政策最適化はタイの法的推論と質問応答を改善するか?
• Authors: Pawitsapak Akarajaradwong, Chompakorn Chaksangchaichot, Pirat Pothavorn, Attapol Thamrongrattanarit-Rutherford, Ekapol Chuangsuwanich, Sarana Nutanong,
• Abstract要約: 本稿では,タイの法的な質問応答システムと,法的な引用精度の向上と応答品質の向上を両立させるアプローチを提案する。 提案手法は,BGE-M3埋め込みをコスト効率の良いセマンティック・類似性報酬として活用する。 NitiBenchベンチマークの実験では、大幅な改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.42457277619017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems' performance on Thai legal question answering is still limited, especially for questions requiring extensive, complex legal reasoning. To address these limitations, we introduce an approach aligning LLMs toward improved law citation accuracy and better response quality using Group-Relative Policy Optimization (GRPO). Our approach leverages BGE-M3 embeddings as a cost-efficient semantic-similarity reward, significantly reducing computational expenses up to 2.5x compared to large language model judges. Experiments on the NitiBench benchmark demonstrate substantial improvements: GRPO achieves up to 90% citation-F1 gains from the base model and a 31% increase in joint quality metrics over instruction tuning. Crucially, our method shows enhanced robustness on complex legal reasoning tasks compared to instruction tuning, providing an effective and resource-efficient solution for enhancing Thai legal LLMs.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムによるタイの法的な質問応答のパフォーマンスはまだ限られている。 これらの制約に対処するため,グループ相対政策最適化(GRPO)を用いた法引用精度の向上と応答品質の向上に向けたLLMの整合化手法を提案する。 提案手法では,BGE-M3埋め込みをコスト効率のよいセマンティック・類似性報酬として活用し,大規模言語モデル判事と比較して計算コストを最大2.5倍に削減する。 NitiBenchベンチマークの実験では、GRPOはベースモデルから最大90%の引用-F1ゲインを獲得し、命令チューニングよりも31%のジョイント品質指標が向上した。 提案手法は, タイの法的LLMの強化に有効な, 資源効率の高いソリューションを提供することにより, 複雑な法的推論タスクの堅牢性の向上を図っている。

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