Unlocking the Potential of Large Language Models in Legal Discourse: Challenges, Solutions, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The rise of Large Language Models (LLMs) has been remarkable, especially exemplified by the achievements of systems such as ChatGPT and Google's Bard. Both specialized and general users are warmly embracing these potent tools, indicating their increasing integration into everyday life. Nevertheless, challenges persist in their widespread adoption, particularly within specialized fields where they necessitate meticulous fine-tuning and access to high-quality data. Additionally, their lack of interpretability further complicates matters, often relegating them to the status of “black boxes”. Within the legal domain, LLMs harbor transformative potential but encounter obstacles due to legal hallucinations. This research delves into these hallucinations through a distinct set of legal queries pertaining to Canadian tax law, drawing comparisons between state-of-the-art LLMs. Its objective is to illuminate their efficacy in legal discourse and specialized domains, capitalizing on their broad knowledge base. The research advocates for fine-tuning as a potential solution, stressing the significance of domain-specific LLMs and delineating methods for their development. This includes considerations such as dataset curation, preprocessing techniques, model selection, and adherence to regulatory requirements, encompassing the creation of domain-specific vocabularies. Practical implementation entails the generation of domain-specific LLMs tailored for legal tasks such as research, information retrieval, and question answering. Despite inherent limitations, the study proposes avenues for enhancement and underscores the significance of LLMs utilization in legal services. This contributes to the evolution of natural language processing technology within the legal realm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,017 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».