Aligning Language Models for Icelandic Legal Text Summarization

要約

法的領域での言語モデルの統合は、プロセスを合理化し、広範なワークロードの管理における効率を向上させるためのかなりの約束を抱えています。
ただし、専門の用語、微妙な言語、正式なスタイルの法的テキストは、大きな課題を提示する可能性があります。
この研究では、選好ベースのトレーニング技術、特に人間のフィードバックからの学習と直接選好の最適化からの強化により、ドメイン固有の言語標準とユーザーの好みに合わせたアイスランドの法的要約を生成するモデルのパフォーマンスを強化できるかどうかを調べます。
設定トレーニングで微調整されたモデルを、従来の監視学習を使用しているモデルと比較します。
結果は、優先トレーニングが標準的な微調整よりも生成された要約の法的正確性を改善するが、アイスランド語の言語使用の全体的な品質を大幅に向上させないことを示しています。
自動化されたメトリックと人間の評価の矛盾は、法的領域の言語モデルの開発における定性的評価の重要性をさらに強調しています。

要約(オリジナル)

The integration of language models in the legal domain holds considerable promise for streamlining processes and improving efficiency in managing extensive workloads. However, the specialized terminology, nuanced language, and formal style of legal texts can present substantial challenges. This study examines whether preference-based training techniques, specifically Reinforcement Learning from Human Feedback and Direct Preference Optimization, can enhance models’ performance in generating Icelandic legal summaries that align with domain-specific language standards and user preferences. We compare models fine-tuned with preference training to those using conventional supervised learning. Results indicate that preference training improves the legal accuracy of generated summaries over standard fine-tuning but does not significantly enhance the overall quality of Icelandic language usage. Discrepancies between automated metrics and human evaluations further underscore the importance of qualitative assessment in developing language models for the legal domain.

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