要約
目的: バングラデシュの法制度は、遅れ、複雑さ、高額な費用、数百万件の未解決事件などの大きな課題に直面しており、多くの人が知識不足や財政的制約のために訴訟を起こすことを思いとどまっている。
この研究は、バングラデシュの法制度を支援するための特殊な大規模言語モデル (LLM) の開発を目的としています。
方法: さまざまな法的行為に関するデータを収集および収集することにより、バングラデシュの法的文書の英語コーパスである UKIL-DB-EN を作成しました。
私たちはこのデータセットに基づいて GPT-2 モデルを微調整し、英語で法的支援を提供することに重点を置いた LLM である GPT2-UKIL-EN を開発しました。
結果: モデルは、専門家の意見に裏付けられたケーススタディを含む、意味論的評価を使用して厳密に評価されました。
この評価では有望な結果が得られ、このモデルがバングラデシュ国内の法的問題に役立つ可能性があることが実証されました。
結論: 私たちの取り組みは、バングラデシュ向けの AI ベースの法律アシスタントの構築に向けた最初の構造化された取り組みを表しています。
結果は有望ですが、モデルの精度、信頼性、安全性を向上させるにはさらなる改良が必要です。
これは、1 億 8,000 万人の人口のニーズに応えることができる法律 AI の開発に向けた重要な一歩です。
要約(オリジナル)
Purpose: Bangladesh’s legal system struggles with major challenges like delays, complexity, high costs, and millions of unresolved cases, which deter many from pursuing legal action due to lack of knowledge or financial constraints. This research seeks to develop a specialized Large Language Model (LLM) to assist in the Bangladeshi legal system. Methods: We created UKIL-DB-EN, an English corpus of Bangladeshi legal documents, by collecting and scraping data on various legal acts. We fine-tuned the GPT-2 model on this dataset to develop GPT2-UKIL-EN, an LLM focused on providing legal assistance in English. Results: The model was rigorously evaluated using semantic assessments, including case studies supported by expert opinions. The evaluation provided promising results, demonstrating the potential for the model to assist in legal matters within Bangladesh. Conclusion: Our work represents the first structured effort toward building an AI-based legal assistant for Bangladesh. While the results are encouraging, further refinements are necessary to improve the model’s accuracy, credibility, and safety. This is a significant step toward creating a legal AI capable of serving the needs of a population of 180 million.
arxiv情報
| 著者 | Azmine Toushik Wasi,Wahid Faisal,Mst Rafia Islam,Mahathir Mohammad Bappy |
| 発行日 | 2024-10-22 17:34:59+00:00 |
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