Mar, 2023

浅析大型语言模型的法律问题

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TL;DR本文介绍了如何将大型语言模型 LLMS 应用于法律领域，对应用于法律任务的不同方法进行了讨论，并探讨了使用 LLMS 所引发的隐私、偏见等法律问题，提出了数据资源领域学习上下文中的一些潜在方向。希望为当前 LLMS 的法律应用现状提供概述，同时强调其集成的潜在益处和挑战。
发现论文，激发创造
  • 大型语言模型与法律系统的探索：简要调查

    人工智能和大型语言模型的进步正在给法律领域的自然语言处理任务带来深刻的转变。大型语言模型在法律部门展示出越来越多独特的优势和各种挑战。本调查研究了大型语言模型与法律系统之间的协同作用，例如在法律文本理解、案例检索和分析等任务中的应用。此外，该调查还突出了大型语言模型在法律领域面临的关键挑战，包括偏见、可解释性和道德考虑，以及研究人员如何解决这些问题。调查展示了针对不同法律体系量身定制的最新进展，以及用于各种语言的大型语言模型微调的法律数据集。此外，它提出了未来研究和发展的方向。

    Apr, 2024

  • 法律中的大型语言模型：一项调查

    人工智能对传统司法行业产生了重大影响。最近，随着 AI 生成内容的发展，人工智能和法律在图像识别、自动文本生成和交互式聊天等领域得到应用。然而，法律领域的大型语言模型的应用仍处于初级阶段。本文对法律领域的大型语言模型进行了全面调查，揭示了它们在司法系统中的应用。同时，我们还讨论了法律领域大型语言模型的实际实施，如为用户提供法律咨询和协助法官审理案件。此外，我们探讨了法律领域大型语言模型的局限性，包括数据、算法和司法实践。最后，我们总结了实际建议并提出了未来发展方向以解决这些挑战。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型（LLM）的几个类别：简要调查

    这篇研究论文总结了大型语言模型（LLMs）不同子类的最新发展，包括基于任务的金融 LLMs、多语言 LLMs、生物医学和临床 LLMs，以及视觉语言 LLMs 和代码语言模型。它还强调了聊天机器人和虚拟助手开发领域中的未解决问题，如增强自然语言处理、提升聊天机器人智能性以及解决道德和法律困境，旨在为对基于 LLMs 的聊天机器人和虚拟智能助手技术感兴趣的读者、开发者、学者和用户提供有用的信息和未来方向。

    Jul, 2023

  • 大型语言模型的合法性及局限性：构建强大的法律语言模型的论证

    近期自然语言处理（NLP）在法律领域的应用面临诸多挑战，包括极长的序列长度、专业词汇仅律师才能理解以及数据不平衡。大型语言模型（LLMs）的出现为 NLP 在法律领域提供了新的机会。本研究旨在量化普通 LLMs 与领域特定模型在法律领域的表现，通过比较三个通用 LLMs（ChatGPT-20b，LLaMA-2-70b 和 Falcon-180b）在 LexGLUE 合同条款分类基准测试集上的零样本性能。尽管 LLMs 未经专门训练法律数据，但我们观察到它们在大多数情况下仍能正确分类主题。然而，我们发现它们的微 F1 / 宏 F1 性能比在法律领域微调的较小模型要低 19.2/26.8％，这凸显了需要更强大的法律领域 LLMs。

    Nov, 2023

  • 对法律判决预测的大型语言模型的全面评估

    研究了大型语言模型在法律领域的应用，通过设计基于大型语言模型的实用基准解决方案，并在法律判决预测任务上测试，发现类似案例和多项选择选项对大型语言模型的领域知识回忆至关重要，同时也揭示了信息检索系统在某些情况下超过了大型语言模型与信息检索系统的组合，从而使大型语言模型的角色变得多余。

    Oct, 2023

  • 商业中 LLM 益处的实际检验

    大型语言模型（LLMs）在理解和生成任务方面取得了显著的表现，但其在偏见、上下文理解和对提示的敏感性方面存在限制，因此对其在实际应用中的准备性产生了担忧。本文通过对四个可访问的 LLMs 使用真实世界数据进行的实验，深入研究了 LLMs 在业务流程中的实用性和准备性。研究结果对希望利用生成式人工智能的组织具有重大影响，并为未来的研究方向提供了宝贵的见解。据我们所知，这是第一项将 LLMs 应用于核心业务运营和挑战的定量研究。

    Jun, 2024

  • 阅读注意：大型语言模型在法律实践中的应用

    本文通过结合技术和法律学术的最新发现，对大型语言模型（LLMs）在法律实践中的作用和限制进行了反过来的评估，指出过度乐观的预测将导致 LLMs 在法律领域引发低效和风险。

    Mar, 2024

  • 医学中的大型语言模型综述

    在这篇论文中，我们回顾了大型语言模型（LLMs）的发展，重点关注医学 LLMs 的需求和应用。我们提供了现有模型的简要概述，旨在探索进一步的研究方向并使其对未来医学应用产生益处。我们强调了医学 LLMs 在应用中的优势，以及其发展过程中遇到的挑战。最后，我们提出了技术整合的方向来减轻挑战，并为医学 LLMs 的未来研究方向提供了建议，旨在更好地满足医学领域的需求。

    May, 2024

  • 关于金融、医疗和法律领域的大型语言模型的调查

    在精密型行业中，通过对大型语言模型的调查，本文详细探讨了这些模型的方法、应用、挑战和未来机遇，并强调了大型语言模型在医疗保健、金融和法律领域中提高诊断和治疗方法、创新金融分析和完善法律解释和遵从策略方面的重要作用。此外，我们还对这些领域中大型语言模型应用的伦理问题进行了批判性检查，并指出了现有的伦理关切和尊重监管规范的透明、公正和强大的人工智能系统的需求。通过对当前文献和实际应用的全面综述，我们展示了大型语言模型的变革性影响，并勾勒了跨学科合作、方法论进步和伦理警觉的必要性。通过这种视角，我们旨在引发对话，激励未来致力于最大化大型语言模型的利益并降低其在这些精密型行业中的风险的研究。为了促进对这一主题中大型语言模型的未来研究，我们还提供了一个阅读列表，跟踪该主题下的最新进展，链接如下：https://github.com/czyssrs/LLM_X_papers。

    May, 2024

  • 大型语言模型用于科学研究的跨学科视角

    大型语言模型 (LLMs) 能够在不同学科领域发挥作用和限制，加强科学研究，例如通过总结大量出版物加速文献回顾，通过自动语法纠正提升代码开发，和优化科学写作过程。然而，LLMs 面临挑战，如依赖庞大且有时偏颇的数据集，以及出于使用而引发的潜在伦理困境。我们对 LLMs 在不同领域的影响进行重要讨论，从自然科学中帮助模拟复杂生物序列，到社会科学中解析大规模的定性数据。最后，我们提供一种细致的观点，认为 LLMs 既是科学进步的福音，也是其边界。

    Nov, 2023