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Aprovechamiento de modelos lingüísticos amplios para la toma de decisiones de relevancia en la recuperación de casos legales

Created by
  • Haebom

Autor

Shengjie Ma, Qi Chu, Jiaxin Mao, Xuhui Jiang, Haozhe Duan, Chong Chen

Describir

Este artículo propone un enfoque novedoso y de pocas pruebas que aprovecha los modelos lingüísticos a gran escala (LLM) para mejorar los juicios de relevancia en casos legales. Los juicios de relevancia legales existentes requieren mucho tiempo, conocimientos especializados y poca interpretabilidad en los datos existentes. Este estudio presenta un enfoque de varios pasos que permite a los LLM generar juicios de relevancia interpretables, similares a los de expertos. Este enfoque imita el flujo de trabajo de los expertos humanos, integrando con flexibilidad el razonamiento experto y garantizando un etiquetado interpretable de los datos. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque propuesto genera evaluaciones de relevancia fiables y válidas, permite a los LLM adquirir experiencia en análisis de casos con una mínima supervisión experta y facilita la transferencia a modelos más pequeños mediante la destilación de conocimiento.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presentar la posibilidad de mejorar la eficiencia y precisión al juzgar la relevancia de casos legales utilizando LLM.
Aumente la transparencia y la confianza generando datos de juicio de relevancia interpretables.
Confirmar la posibilidad de adquirir experiencia LLM y transferir conocimientos a modelos de pequeña escala minimizando la supervisión de expertos.
Limitations:
Se necesitan más investigaciones para determinar la generalización del enfoque propuesto y su extensibilidad a diversas áreas del derecho.
El potencial de sesgo y error en los LLM requiere una consideración cuidadosa y se requiere más investigación para mitigarlos.
Se necesitan criterios claros sobre el nivel mínimo de supervisión de expertos, junto con una verificación adicional.
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