Black-Box Analysis: GPTs Across Time in Legal Textual Entailment Task

要約

Generative Pre-trained Transformer (GPT) モデルの進化により、さまざまな自然言語処理アプリケーション、特に法的文章含意において大きな進歩がもたらされました。
この分野の著名なベンチマークである COLIEE タスク 4 データセットでの GPT-3.5 (ChatGPT) および GPT-4 のパフォーマンスの分析を紹介します。
この研究には、平成 18 年 (2006 年) から令和 3 年 (2021 年) までのデータが含まれており、さまざまな期間にわたる日本の法令内の含意関係を識別するモデルの能力を調査しています。
私たちの予備的な実験結果は、法的なテキスト含意タスクの処理におけるモデルの長所と短所、およびモデルのパフォーマンスで観察されたパターンについての興味深い洞察を明らかにしました。
アーキテクチャと重みが公開されていない独自のモデルのコンテキストでは、その機能を評価するためにブラックボックス分析が重要になります。
トレーニング データの分布の影響とモデルの一般化可能性への影響について説明します。
この分析は、GPT ベースのモデルを最適化し、法的情報の抽出および含意アプリケーションへの導入を成功させることを目的とした、将来の研究の基礎として機能します。

要約(オリジナル)

The evolution of Generative Pre-trained Transformer (GPT) models has led to significant advancements in various natural language processing applications, particularly in legal textual entailment. We present an analysis of GPT-3.5 (ChatGPT) and GPT-4 performances on COLIEE Task 4 dataset, a prominent benchmark in this domain. The study encompasses data from Heisei 18 (2006) to Reiwa 3 (2021), exploring the models’ abilities to discern entailment relationships within Japanese statute law across different periods. Our preliminary experimental results unveil intriguing insights into the models’ strengths and weaknesses in handling legal textual entailment tasks, as well as the patterns observed in model performance. In the context of proprietary models with undisclosed architectures and weights, black-box analysis becomes crucial for evaluating their capabilities. We discuss the influence of training data distribution and the implications on the models’ generalizability. This analysis serves as a foundation for future research, aiming to optimize GPT-based models and enable their successful adoption in legal information extraction and entailment applications.

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