DISC-LawLLM: Fine-tuning Large Language Models for Intelligent Legal Services

要約

私たちは、大規模言語モデル（LLM）を活用して幅広い法律サービスを提供するインテリジェントな法律システム DISC-LawLLM を提案します。
私たちは法的三段論法を採用して、中国の司法分野で教師あり微調整データセットを構築し、法的推論能力を備えた LLM を微調整する戦略を採用しています。
検索モジュールを使用して LLM を強化し、外部の法的知識にアクセスして利用するモデルの能力を強化します。
包括的な法的ベンチマークである DISC-Law-Eval は、客観的および主観的な側面の両方からインテリジェントな法的システムを評価するために提示されています。
DISC-Law-Eval の定量的および定性的な結果は、多様な法的シナリオにわたってさまざまなユーザーにサービスを提供する際のシステムの有効性を示しています。
詳細なリソースは、https://github.com/FudanDISC/DISC-LawLLM で入手できます。

要約(オリジナル)

We propose DISC-LawLLM, an intelligent legal system utilizing large language models (LLMs) to provide a wide range of legal services. We adopt legal syllogism prompting strategies to construct supervised fine-tuning datasets in the Chinese Judicial domain and fine-tune LLMs with legal reasoning capability. We augment LLMs with a retrieval module to enhance models’ ability to access and utilize external legal knowledge. A comprehensive legal benchmark, DISC-Law-Eval, is presented to evaluate intelligent legal systems from both objective and subjective dimensions. Quantitative and qualitative results on DISC-Law-Eval demonstrate the effectiveness of our system in serving various users across diverse legal scenarios. The detailed resources are available at https://github.com/FudanDISC/DISC-LawLLM.

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