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。

Mar, 2023

在大型语言模型中，该研究对隐私问题进行了第一次调查，重点关注对模型进行红队测试以凸显隐私风险、试图将隐私性纳入训练或推理过程、实现从训练模型中高效删除数据以遵守现有隐私法规，并试图缓解版权问题。

Dec, 2023

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

该文综述了大型语言模型在安全与隐私方面面临的挑战，分析了其脆弱性，并审查了潜在的攻击方式与防御机制，还指出了该领域中的研究空白与未来发展方向。

Jan, 2024

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

对大型语言模型（LLMs）的安全与隐私问题进行了全面的研究，从安全与隐私问题、对抗性攻击的脆弱性、滥用影响、缓解策略以及当前策略的局限性等五个主题角度进行深入探讨，并提出了未来研究的有前景的方向，以增强 LLMs 的安全和风险管理。

Mar, 2024

给出了当前针对大型语言模型（LLMs）的隐私攻击的全面分析，并对其进行了分类，同时提供了用于对抗这些隐私攻击的重要防御策略，并指出了 LLMs 发展中可能出现的新的隐私问题和未来的研究方向。

Oct, 2023

本文全面调查了与大型语言模型（LLMs）相关的伦理挑战，从长期存在的问题，如侵犯版权、系统性偏见和数据隐私，到新兴问题，如真实性和社会规范。我们批判性地分析了现有研究，旨在理解、审查和减轻这些伦理风险。我们的调查强调了将伦理标准和社会价值融入 LLMs 的开发中，从而引导负责任和道德对齐的语言模型的发展。

Jun, 2024

利用大型语言模型（LLM）以替代传统的自然语言处理技术，在较大规模上从隐私政策中高效准确地提取隐私做法，并实现出色的性能评估和降低成本。

May, 2024

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