LLaMandement: Large Language Models for Summarization of French Legislative Proposals

要約

このレポートでは、フランス政府によって微調整され、議会会議の処理 (ベンチメモや省庁間会議に必要な文書の作成を含む) の効率と有効性を高めるように設計された、最先端の大規模言語モデルである LLaMandement を紹介します。
立法提案の中立的な概要を作成することによって。
増え続ける法改正を手動で処理するという管理上の課題に対処する LLaMandement は、法律技術上の重要なマイルストーンとなり、専門の法律起草者の堅牢性に匹敵しながら、従来の人的作業の拡張性を超えるソリューションを提供します。
微調整されたモデルとトレーニング データをすべてコミュニティにリリースします。

要約(オリジナル)

This report introduces LLaMandement, a state-of-the-art Large Language Model, fine-tuned by the French government and designed to enhance the efficiency and efficacy of processing parliamentary sessions (including the production of bench memoranda and documents required for interministerial meetings) by generating neutral summaries of legislative proposals. Addressing the administrative challenges of manually processing a growing volume of legislative amendments, LLaMandement stands as a significant legal technological milestone, providing a solution that exceeds the scalability of traditional human efforts while matching the robustness of a specialized legal drafter. We release all our fine-tuned models and training data to the community.

arxiv情報

著者 Joseph Gesnouin,Yannis Tannier,Christophe Gomes Da Silva,Hatim Tapory,Camille Brier,Hugo Simon,Raphael Rozenberg,Hermann Woehrel,Mehdi El Yakaabi,Thomas Binder,Guillaume Marie,Emilie Caron,Mathile Nogueira,Thomas Fontas,Laure Puydebois,Marie Theophile,Stephane Morandi,Mael Petit,David Creissac,Pauline Ennouchy,Elise Valetoux,Celine Visade,Severine Balloux,Emmanuel Cortes,Pierre-Etienne Devineau,Ulrich Tan,Esther Mac Namara,Su Yang
発行日 2024-01-29 14:23:51+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cs.AI, cs.CL パーマリンク