LLMs for legal reasoning: A unified framework and future perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Large Language Models (LLMs) have recently demonstrated remarkable ease of application to numerous natural language processing tasks, however the question of how well they perform is in serious question. In the case of their use in application domains where precision and accuracy are paramount (e.g., law, medicine), the assessment of their performance is erratic. In particular, the application of these models to legal reasoning presents both unique challenges and substantial opportunities because of the inherently complex and multi-faceted nature of legal decision-making. To begin to harness the potential of LLMs in legal reasoning, we propose a framework for unified legal reasoning that combines rule-based, abductive, and case-based approaches, and then investigate possible methods for their integration with LLMs. The ultimate goal, which we take steps toward, is to provide comprehensive, accurate, and adaptable legal decision analysis. We critically examine this combination of reasoning methods, their formalizations, and their relevance to the legal domain, including the consideration of calibration methods to assess their performance. Moreover, we discuss current research and challenges in applying LLMs to legal reasoning tasks, highlight the importance of reconciling different reasoning paradigms, analyze cultural notions of justice, and address issues of uncertainty, vagueness, and ambiguity. Our study offers insights into the benefits and complexities of integrating LLMs within a proposed unified reasoning framework, with the hope of addressing some of the diverse legal challenges, and to advance the capabilities of AI-driven legal analysis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle