Juru: Ein rechtlich zulässiges brasilianisches Großsprachmodell aus vertrauenswürdigen Quellen

Core Concepts

Die Spezialisierung des Sabiá-2-Small-Modells mit 1,9 Milliarden einzigartigen Tokens aus vertrauenswürdigen brasilianischen Rechtsquellen führt zu einer verbesserten Leistung in rechtlichen Benchmarks, geht jedoch zu Lasten der Leistung in anderen Wissensbereichen innerhalb derselben Sprache.

Abstract

In dieser Studie präsentieren wir das Juru-Modell, ein auf den brasilianischen Rechtsbereich spezialisiertes Großsprachmodell, das mit 3,7 Milliarden Tokens trainiert wurde. Trotz seiner geringeren Größe und begrenzten Daten konnten wir eine deutliche Verbesserung in der Fähigkeit des Modells beobachten, Multiple-Choice-Fragen im brasilianischen Rechtsbereich zu beantworten. Unser Hauptergebnis hebt die Effektivität der Domänenspezifizierung hervor, um die Leistung von Großsprachmodellen mit weniger Daten zu verbessern und so die Kosten für das Vortraining zu senken, was jedoch auf Kosten der Leistung des Modells in anderen Wissensbereichen innerhalb der Zielsprache geht.
Für zukünftige Arbeiten ist unser Hauptziel, Bewertungen des Juru-Modells mit neuen Benchmarks durchzuführen, die außerhalb des Wissensbereichs des Modells liegen, um die Möglichkeit einer Datenkontamination zu verringern. Darüber hinaus ist es wichtig, Methoden zu erforschen, um die beobachtete Leistungsminderung in Bereichen außerhalb der Spezialisierung des Modells abzumildern.

Stats

Das Juru-Modell wurde mit insgesamt 1.999.721.118 Byte-Pair-Encoding-Tokens trainiert, die aus akademischen Artikeln, Bundesgesetzen und Gerichtsentscheidungen stammen.
Das Juru-Modell erreichte eine maximale Genauigkeit von 72,0% auf den Rechtsbenchmarks, was eine Steigerung von etwa 6 Punkten gegenüber dem Sabiá-2-Small-Modell darstellt.
Auf den allgemeinen Wissensbenchmarks zeigte das Juru-Modell eine Leistungsminderung in 48 von 53 Prüfungsbereichen, wobei der größte Rückgang 14 Punkte in der Genauigkeit für den Studiengang Sprachtherapie betrug.

Quotes

"Die Spezialisierung in brasilianischem Recht führte zu einem signifikanten Anstieg von 6 Punkten im Vergleich zu Sabiá-2-Small in den Rechtsbenchmarks, trotz des relativ kleinen Datensatzes von nur 1,9 Milliarden einzigartigen Tokens."
"Analog zu der Studie von Pires et al. [9] beobachteten wir, dass die Spezialisierung zu einer Leistungsminderung in englischen Benchmarks führt. Dieses Muster scheint sich auch auf die Spezialisierung eines portugiesischsprachigen Großsprachmodells für den brasilianischen Rechtsbereich zu übertragen."

Key Insights Distilled From

Juru

by Roseval Mala... at arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18140.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die beobachtete Leistungsminderung in Wissensbereichen außerhalb der Spezialisierung des Juru-Modells abmildern?

Um die beobachtete Leistungsminderung in Wissensbereichen außerhalb der Spezialisierung des Juru-Modells abzumildern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von Transfer Learning-Techniken, bei denen das Modell auf spezifische Aufgaben außerhalb seiner Spezialisierung feinabgestimmt wird. Durch die gezielte Anpassung an neue Wissensbereiche könnte die Leistung verbessert werden.
Ein weiterer Ansatz wäre die Integration von Multi-Task-Learning, bei dem das Modell gleichzeitig auf mehrere Aufgaben trainiert wird. Durch die gleichzeitige Optimierung für verschiedene Wissensbereiche könnte das Modell eine bessere Balance zwischen Spezialisierung und Generalisierung erreichen.
Zusätzlich könnte die Erweiterung des Trainingsdatensatzes um Daten aus verschiedenen Wissensbereichen helfen, das Modell auf eine breitere Palette von Aufgaben vorzubereiten. Durch die Vielfalt der Daten könnte das Modell besser in der Lage sein, unterschiedliche Wissensdomänen zu bewältigen und die Leistungsminderung in anderen Bereichen zu verringern.

Welche Auswirkungen hätte eine weitere Erhöhung der Datenmenge für die Spezialisierung des Juru-Modells auf die Leistung in Rechtsfragen und allgemeinem Wissen?

Eine weitere Erhöhung der Datenmenge für die Spezialisierung des Juru-Modells könnte sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf die Leistung in Rechtsfragen und allgemeinem Wissen haben.
Im Hinblick auf die Rechtsfragen könnte eine größere Datenmenge dazu beitragen, dass das Modell ein tieferes Verständnis für juristische Konzepte und Sprache entwickelt. Dies könnte zu einer verbesserten Leistung bei der Beantwortung von Fragen im Bereich des brasilianischen Rechts führen, da das Modell über mehr Informationen verfügt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Auf der anderen Seite könnte eine erhöhte Datenmenge die Leistung des Modells in Bezug auf allgemeines Wissen beeinträchtigen. Wenn das Modell zu stark auf die Spezialisierung im brasilianischen Recht fokussiert ist, könnte dies zu einer Vernachlässigung anderer Wissensbereiche führen, was zu einer Verschlechterung der Leistung in diesen Bereichen führen könnte.
Insgesamt könnte eine weitere Erhöhung der Datenmenge für die Spezialisierung des Juru-Modells zu einer vertieften Expertise im Bereich des brasilianischen Rechts führen, aber möglicherweise auf Kosten der Leistung in anderen Wissensdomänen.

Inwiefern könnten Techniken wie Prompt-Engineering oder Instruktions-Feinabstimmung dazu beitragen, die Leistung des Juru-Modells in verschiedenen Wissensdomänen auszugleichen?

Techniken wie Prompt-Engineering und Instruktions-Feinabstimmung könnten dazu beitragen, die Leistung des Juru-Modells in verschiedenen Wissensdomänen auszugleichen, indem sie die Fähigkeit des Modells verbessern, spezifische Aufgaben zu bewältigen.
Durch Prompt-Engineering kann das Modell gezielt auf bestimmte Aufgaben oder Wissensbereiche ausgerichtet werden, indem präzise und informative Anweisungen oder Prompts bereitgestellt werden. Diese Anweisungen dienen als Leitfaden für das Modell und helfen ihm, sich auf relevante Informationen zu konzentrieren, was zu einer verbesserten Leistung in spezifischen Wissensdomänen führen kann.
Instruktions-Feinabstimmung bezieht sich auf die Feinabstimmung des Modells anhand spezifischer Anweisungen oder Instruktionen, um seine Leistung in bestimmten Aufgabenbereichen zu optimieren. Durch die Anpassung der Trainingsdaten und -parameter an die Anforderungen verschiedener Wissensdomänen kann das Modell besser auf diese spezifischen Aufgaben vorbereitet werden, was zu einer ausgewogeneren Leistung in verschiedenen Bereichen führen kann.
Insgesamt könnten Techniken wie Prompt-Engineering und Instruktions-Feinabstimmung dazu beitragen, die Leistung des Juru-Modells in verschiedenen Wissensdomänen auszugleichen, indem sie seine Fähigkeit verbessern, spezifische Aufgaben präzise und effektiv zu lösen.