要約
このペーパーでは、法的規定を適用する際の大規模モデルのパフォーマンスを評価するケーススタディとして OPENAI o1 モデルを使用し、大規模言語モデル (LLM) に基づく法的テスト方法をレビューします。
オープンソース、クローズドソース、法律分野向けに特別にトレーニングされた法律固有のモデルなど、現在の最先端の LLM を比較します。
英語と中国の訴訟事件に対して体系的なテストが実施され、結果が徹底的に分析されます。
この論文は、慣習法制度と中国の訴訟事件の体系的なテストを通じて、法文の理解と適用、法的問題の推論、判決の予測におけるLLMの長所と短所を探ります。
実験結果は、特に法的言語の解釈と法的推論の正確さに関連する課題の観点から、法的応用における LLM の可能性と限界の両方を浮き彫りにしています。
最後に、この論文ではさまざまなタイプのモデルの長所と短所を包括的に分析し、将来の法務分野での AI の応用のための貴重な洞察と参考情報を提供します。
要約(オリジナル)
In this paper, we review legal testing methods based on Large Language Models (LLMs), using the OPENAI o1 model as a case study to evaluate the performance of large models in applying legal provisions. We compare current state-of-the-art LLMs, including open-source, closed-source, and legal-specific models trained specifically for the legal domain. Systematic tests are conducted on English and Chinese legal cases, and the results are analyzed in depth. Through systematic testing of legal cases from common law systems and China, this paper explores the strengths and weaknesses of LLMs in understanding and applying legal texts, reasoning through legal issues, and predicting judgments. The experimental results highlight both the potential and limitations of LLMs in legal applications, particularly in terms of challenges related to the interpretation of legal language and the accuracy of legal reasoning. Finally, the paper provides a comprehensive analysis of the advantages and disadvantages of various types of models, offering valuable insights and references for the future application of AI in the legal field.
arxiv情報
| 著者 | Jiaqi Wang,Huan Zhao,Zhenyuan Yang,Peng Shu,Junhao Chen,Haobo Sun,Ruixi Liang,Shixin Li,Pengcheng Shi,Longjun Ma,Zongjia Liu,Zhengliang Liu,Tianyang Zhong,Yutong Zhang,Chong Ma,Xin Zhang,Tuo Zhang,Tianli Ding,Yudan Ren,Tianming Liu,Xi Jiang,Shu Zhang |
| 発行日 | 2024-11-15 12:23:12+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google