大規模言語モデルは基本的な法的テキストを処理できるか？

核心概念

公開されている最高のLLM（Large Language Models）は、基本的な法的テキスト処理において非常に効果が低いことが示された。

摘要

大規模言語モデル（LLMs）は、基本的な法的テキスト処理タスクで非常に効果が低いことが明らかになりました。特に、GPT-4や他のモデルは、証人尋問の行番号からの質問への回答など、簡単な法的タスクで失敗しています。しかし、これらのタスクに対するファインチューニングは、GPT-3.5-turboを含む小さなモデルでもほぼ完璧なパフォーマンスをもたらします。この研究結果は、基礎となるモデルが追加のエキスパート知識やファインチューニングなしでは基本的なドメインタスクを遂行することができないことを示しています。

統計資料

GPT-4はBLT-4kでtranscript text→citeタスクで53%の精度しか達成していません。
GPT-4はBLT-4kでtranscript cite→textタスクで32%の精度しか達成していません。
GPT-4-turboはBLT-4kでsynthetic text→citeタスクで66%の精度しか達成していません。

引述

"At its best, the technology seems like a very smart paralegal." - Lohr, 2023.

從以下內容提煉的關鍵洞見

BLT

by Andrew Blair... 於 arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.09693.pdf

深入探究

他分野でもこの研究結果が有益だろうか？

この研究結果は、自然言語処理や大規模言語モデルの能力に関心を持つさまざまな分野にとって有益である可能性があります。例えば、法律以外の領域でも、基本的なテキスト操作タスクを遂行する際にLLMsがどのように機能するかを理解することは重要です。また、他の専門家や業界で同様の問題に取り組む人々も、LLMsが特定ドメインタスクに対してどのような限界を持つかを知ることで役立つ情報を得ることができます。

LLMSが基本ドメインタスクを遂行する際に追加エキスパート知識やファインチューニングが必要だという主張に反論する意見はあるか？

一部では、「ゼロショット」（zero-shot）学習やプロンプト工学など新しいアプローチ方法論への依存度向上からくる進歩も考慮すべきです。これらの手法は追加エキスパート知識やファインチューニングなしでもLLMsの性能向上を実現しています。また、未来的な展望では、より洗練されたモデル訓練技術やアーキテクチャ改善によって基本的なドメインタスクへの対応力も向上する可能性があります。

この研究結果から派生した別の興味深い質問は何だろうか？

LLMs の文書間推論および多段階推論能力：BLT テストセット以外で LLMS の文書間推論および多段階推論能力を評価した場合、どんな成果・挑戦・傾向が浮かび上がるだろうか。
法律領域以外で LLMS を活用した場合：異なる専門分野（医学、金融等）で LLMS を使用した場合、その効率性や精度はどれ程変わるだろうか。
エキスパート知識と LLMS の相互作用：エキスパート知識提供者と LLMS 間で共同作業・相互補完的協働体制下ではどんな種類・レベル以上利点/課題/影響等発生しうるだろうか。