Konsep Inti
인간 전문가의 지식과 입력을 활용하여 대규모 언어 모델의 성능을 향상시킴으로써, 법률 문서 분석 작업을 더욱 효과적으로 수행할 수 있다.
Abstrak
이 논문은 인간 중심 AI(HCAI) 관점에서 인도 법률 문서 분석 작업을 다룹니다. 저자들은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위해 인간 전문가의 지식과 입력을 활용하는 복합 AI 시스템을 제안합니다.
먼저 저자들은 법률 지식 그래프, 질문 답변 데이터셋, 텍스트-SQL 데이터셋 등 HCAI 시스템을 위한 새로운 리소스를 소개합니다. 이어서 사례 유사성 분석, 판결문 요약, 청원서 작성 등 법률 텍스트 분석 작업에서 LLM의 성능을 향상시키기 위한 방법을 논의합니다. 특히 LLM에 법률 지식을 주입하고 인간 전문가의 입력을 활용하는 방식을 제안합니다.
마지막으로 저자들은 InLegalLLaMA라는 새로운 LLM 모델을 소개하며, 이 모델이 HCAI 원칙을 바탕으로 인도 법률 문서 분석 작업에 활용될 수 있을 것이라고 설명합니다.
Statistik
법률 지식 그래프에는 2,286개의 문서, 895,398개의 문장, 801,604개의 트리플, 329,179개의 개체, 43개의 관계가 포함되어 있습니다.
질문 답변 데이터셋에는 4,129개의 질문-답변 쌍이 포함되어 있습니다.