Fallbasierte Rechtsfindung zur Verbesserung der Antwortgenerierung in Großen Sprachmodellen für juristische Fragen
Die Integration von fallbasierter Rechtsfindung (Case-Based Reasoning, CBR) in Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systeme, die auf Großen Sprachmodellen (LLMs) basieren, kann die Qualität der generierten Antworten für wissensintensive juristische Aufgaben wie Rechtsfragen deutlich verbessern.
Wie Große Sprachmodelle die Rechtssysteme revolutionieren: Eine kurze Übersicht
Große Sprachmodelle wie ChatGPT revolutionieren zunehmend die Rechtspraxis, indem sie eine Vielzahl von Aufgaben wie Textverständnis, Fallanalyse und -retrieval, Rechtsprechungsvorhersage sowie Rechtsdokumentenerstellung unterstützen. Gleichzeitig bringen diese Modelle jedoch auch rechtliche Herausforderungen wie Datenschutz, Voreingenommenheit und Interpretierbarkeit mit sich, die es zu adressieren gilt.
Vorhersage des Ausgangs von Rechtsfällen in Präzedenzrechtssystemen: Herausforderungen und Lösungsansätze
Die Vorhersage des Ausgangs von Rechtsfällen in Präzedenzrechtssystemen erfordert die Identifizierung relevanter Präzedenzfälle und die Berücksichtigung der zeitlichen Entwicklung von Rechtsgrundsätzen. Das vorgeschlagene PILOT-Modell adressiert diese Herausforderungen durch ein Modul zur Suche nach relevanten Fällen und ein Modul zur Erfassung zeitlicher Muster.
Erklärbarkeit in Vorhersagemodellen für juristische Ergebnisse
Aktuelle Vorhersagemodelle für juristische Ergebnisse sind nicht in der Lage, ihre Entscheidungsfindung zu erklären, was ihre Verwendung in der Praxis erschwert. Präzedenzfälle stellen einen natürlichen Weg dar, um die Erklärbarkeit dieser Modelle zu verbessern.
Unsupervised Frage-Antwort-System mit mehrstufiger Zusammenfassung für Rechtsliteratur
Ein einfacher, aber neuartiger unsupervised Ansatz zur Generierung von Labels für eine Binärklassifikationsaufgabe im Bereich der Rechtsliteratur, der eine mehrstufige Zusammenfassung der Erklärungen verwendet und zu einer deutlichen Verbesserung der Leistung führt.
Automatische Informationsextraktion aus Entscheidungen des britischen Arbeitsgerichts unter Verwendung von Large Language Models
Große Sprachmodelle wie GPT-4 können mit hoher Genauigkeit wichtige Informationen aus Entscheidungen des britischen Arbeitsgerichts extrahieren, was das Potenzial von Sprachmodellen in der Rechtsinformatik aufzeigt.
KI-gestützte Textanalyse für das indische Rechtssystem: Ein menschenzentrierter Ansatz
Dieser Artikel untersucht das Potenzial von Large Language Models (LLMs) für die Rechtsinformatik und schlägt ein neuartiges, menschenzentriertes, zusammengesetztes KI-System vor, das gezielt menschliche Inputs einbezieht, um die Leistung von LLMs für Aufgaben der Rechtsinformatik zu verbessern.
Vorsicht beim Einsatz von Großen Sprachmodellen in der Rechtspraxis
Große Sprachmodelle können zwar menschenähnlichen Text generieren, verstehen aber weder ihre Eingaben noch ihre Ausgaben. Ihre Unfähigkeit, Sprache zu verstehen, zu wissen und zu schlussfolgern, macht sie für den Einsatz in der Rechtspraxis ungeeignet.
Formalisierung der Datumsarithmetik und statische Erkennung von Mehrdeutigkeiten für das Recht
Die Arbeit zielt darauf ab, eine solide Grundlage für kritische Software zu schaffen, die auf Datumskomputation angewiesen ist, indem sie eine formale Semantik für Datumskomputation definiert und eine statische Analyse entwickelt, um Mehrdeutigkeiten automatisch zu erkennen.
Erkundung großer Sprachmodelle und hierarchischer Frameworks zur Klassifizierung großer unstrukturierter Rechtsdokumente
Die Entwicklung eines hierarchischen Klassifizierungsrahmens für große unstrukturierte Rechtsdokumente.
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