Aug, 2023

加密货币证券案件中的大型语言模型：ChatGPT 能否替代律师？

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TL;DR大型语言模型可以提高对法律系统的访问，但是目前很少有关于它们在进行法律任务方面有效性的实证研究。本研究以涉及加密货币的证券案件为背景，研究了语言模型的法律推理和起草能力。我们使用真实案例的情节喂给 GPT-3.5，并评估其确定正确违规行为的能力。研究发现，GPT-3.5 的法律推理能力较弱，但在法律起草方面表现更好。虽然目前无法取代律师，但这些模型的起草能力可以通过降低法律服务成本，为更多人提供司法公正的机会。本研究是第一个系统研究大型语言模型在诉讼、证券法和加密货币相关不当行为中的法律起草和推理能力的研究。
发现论文，激发创造
  • 大型语言模型作为税务律师：一个关于法律能力的案例研究

    本篇论文探讨了大型语言模型（LLMs）在应用税法方面的能力，发现使用少量提示可以显着提高最先进的模型性能，但它们仍不能像专业的税务律师那样进行推理和判断。

    Jun, 2023

  • 更好的呼叫 GPT：大型语言模型与律师的比较

    这篇论文通过比较大型语言模型与传统的法律合同审核人员、初级律师和法律流程外包商之间的差异，探讨了 LLMs 是否能在合同审核中在准确性、速度和成本效益方面超越人类。我们的实证分析将 LLMs 与由高级律师设定的标准相比较，发现这些先进的模型在确定法律问题方面与人类准确率相匹配甚至超过。在速度方面，LLMs 仅需几秒完成审核，而人类同行则需要数小时。在成本方面，LLMs 以极低一部分的价格运行，使传统方法的成本大幅降低了 99.97%。这些结果不仅仅是统计数据，它们预示着法律实践的巨变。LLMs 有望颠覆法律行业，提高法律服务的可访问性和效率。我们的研究断言，LLM 在法律合同审核领域的主导地位已经到来，挑战着现状，并呼唤法律工作流程的重新构想。

    Jan, 2024

  • 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

  • BLT：大型语言模型能应对基础法律文本吗？

    公开可获得的最好的 LLM（如 GPT-4 和 PaLM 2）在律师或律师助理所需的基本文本处理方面表现不佳，我们引入了一个基准来量化这种不良表现，这对于目前的 LLMs 在法律实践中的可靠性提出了疑问。为这些任务进行微调使得一种旧的 LLM 在我们的测试集上接近完美的表现，并提高了与法律相关的任务的表现。这个鲜明的结果凸显了在 LLM 训练中需要更多的领域专业知识。

    Nov, 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

  • 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

  • 用 LLM 彻底改革金融：应用和洞见概述

    最近几年，大型语言模型（LLMs）如 ChatGPT 取得了显著的进展，并在各个领域得到了应用。这些模型建立在 Transformer 架构基础上，通过广泛的数据集训练，能够有效地理解和生成人类语言。在金融领域，LLMs 的部署正在迅速发展。它们被用于自动化财务报告生成、预测市场趋势、分析投资者情绪和提供个性化的财务建议。利用其自然语言处理能力，LLMs 可以从海量金融数据中提取关键见解，帮助机构做出明智的投资决策，提高运营效率和客户满意度。本研究全面介绍了 LLMs 在各种金融任务中的应用。此外，我们通过自然语言指令对多个金融任务进行了全面测试。我们的研究结果表明，GPT-4 在各种金融任务中能够有效地遵循指令。这项对 LLMs 在金融领域的调查和评估旨在加深金融从业者和 LLM 研究人员对 LLMs 在金融中的作用的理解，发现新的研究和应用前景，并强调如何利用这些技术来解决金融行业的实际挑战。

    Jan, 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

  • 通过大型语言模型增强人类说服能力

    经过调查，发现大型语言模型（LLMs）在金融行业消费者投诉中的使用与获取理想结果的可能性及语言特征改善相关，进一步实验证明了 LLM 在人类沟通中提升信息说服力的能力，并凸显了 LLM 在人类沟通中的转变潜力。

    Nov, 2023

  • 从文本到结构：利用大型语言模型支持法律专家系统的发展

    利用大型语言模型自动提取立法文件的结构化表示，为发展透明且可解释的基于符号方法的系统提供了一条有前景的途径。

    Nov, 2023