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

该研究引入了一个基于瑞士法律系统的多维NLP基准测试，包括长文本处理、领域特定知识拥有、多语言理解、多任务等挑战，该基准测试可以用于测试和推广最先进的LLMs模型。

Jun, 2023

大型语言模型在法律领域的能力评估中，提出了全面评估基准LawBench，并经过广泛测试发现GPT-4是在法律领域表现最好的模型，但还有很大提升空间。

Sep, 2023

利用先例加强的LJP框架（PLJP）结合了大型语言模型和领域模型的优势，能够有效地预测案件的判决结果，并展示了LLM和领域模型协作的有希望的方向。

Oct, 2023

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

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

本文使用自然语言处理技术，比较了基于关键词和逻辑运算符的传统方法与基于Claude 2大型语言模型的创新方法，在英国法院裁决案例的大语料库中提取总结性判决案例。结果表明，大语言模型的加权F1得分为0.94，而关键词法的得分仅为0.78，说明大语言模型在捕捉法律语言中的细微差别方面更加有效。本文展示了先进自然语言处理技术在核心法律研究任务中的应用，并且阐明了这些技术如何填补系统性差距并提升法律信息的可获取性。同时，我们分享了提取的数据集度量，以支持进一步的总结性判决研究。

Mar, 2024

利用大型语言模型进行相关判决的准确性研究，提出了一种适用于法律案例相关判决的新型工作流程，并通过与人工专家判断的比较，证明了该工作流程可以获得可靠的相关判决，并通过大型语言模型生成的数据综合增强现有的法律案例检索模型的能力。

Mar, 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

通过开发和应用新的法律分析分类法，本文对英国的判决摘要案例进行主题建模。研究发现法律大数据模型在正确分类主题上的准确率为87.10%。该分析揭示了在不同法律领域中适用判决摘要的独特模式，为英国法律提供了一种新的分类法。这项工作的意义在于为后续研究和政策讨论提供基础，推动司法管理和计算法律研究方法的发展。

May, 2024