Large Language Models are legal but they are not: Making the case for a powerful LegalLLM

📄 arXiv: 2311.08890v1 📥 PDF

作者: Thanmay Jayakumar, Fauzan Farooqui, Luqman Farooqui

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-15

备注: 7 pages, Accepted at Natural Legal Language Processing Workshop, EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出法律领域专用LLM以解决现有模型性能不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 法律文本分析 大型语言模型 自然语言处理 合同分类 零-shot学习 LexGLUE基准 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有通用LLMs在法律领域的应用面临长序列、专业词汇和数据不平衡等挑战，导致性能不足。
  2. 本研究通过比较通用LLMs与法律领域模型的零-shot性能，探讨如何提升法律文本分类效果。
  3. 实验结果显示，通用LLMs在法律文本分类上表现良好，但仍低于专门微调的法律模型，需开发更强大的法律LLMs。

📝 摘要（中文）

将自然语言处理（NLP）的最新进展应用于法律领域面临诸多挑战，如极长的序列长度、专业词汇的理解以及数据不平衡等问题。大型语言模型（LLMs）的出现为法律领域的NLP应用提供了新机遇，尤其是在处理复杂序列方面。本研究旨在量化通用LLMs与法律领域模型的性能差异，比较了三种通用LLMs（ChatGPT-20b、LLaMA-2-70b和Falcon-180b）在LexGLUE基准的LEDGAR子集上进行合同条款分类的零-shot性能。尽管这些LLMs并未在法律数据上进行专门训练，但在大多数情况下仍能正确分类主题。然而，它们的mic-F1/mac-F1性能比在法律领域微调的小型模型低19.2%和26.8%，强调了开发更强大的法律领域LLMs的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决通用大型语言模型在法律领域应用时的性能不足问题，尤其是在合同条款分类任务中的表现。现有模型在处理法律文本时面临长序列和专业词汇的挑战，导致分类效果不理想。

核心思路：论文通过比较通用LLMs与法律领域专用模型的性能，强调了开发更强大法律领域LLMs的必要性。研究者希望通过量化分析，揭示通用模型在法律任务中的潜力和局限性。

技术框架：研究采用LexGLUE基准中的LEDGAR子集进行实验，评估三种通用LLMs（ChatGPT-20b、LLaMA-2-70b和Falcon-180b）在合同条款分类中的表现。实验设计包括零-shot学习设置，以比较不同模型的分类效果。

关键创新：本研究的创新在于系统性地比较通用LLMs与法律领域模型的性能，揭示了通用模型在法律文本分类中的潜力和不足，强调了专用模型的重要性。

关键设计：在实验中，使用了mic-F1和mac-F1作为性能评估指标，比较了通用LLMs与经过法律领域微调的小型模型的性能差异，发现通用模型的性能低于专用模型19.2%和26.8%。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，尽管通用LLMs在法律文本分类中表现良好，但其mic-F1和mac-F1性能分别比经过微调的法律模型低19.2%和26.8%。这一发现强调了开发专用法律LLMs的必要性，以提升法律领域的NLP应用效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律文本分析、合同审查和法律咨询等。通过开发更强大的法律领域LLMs，可以提高法律专业人员的工作效率，帮助他们更好地处理复杂的法律文档，降低误判风险，提升法律服务的质量和可及性。

📄 摘要（原文）

Realizing the recent advances in Natural Language Processing (NLP) to the legal sector poses challenging problems such as extremely long sequence lengths, specialized vocabulary that is usually only understood by legal professionals, and high amounts of data imbalance. The recent surge of Large Language Models (LLMs) has begun to provide new opportunities to apply NLP in the legal domain due to their ability to handle lengthy, complex sequences. Moreover, the emergence of domain-specific LLMs has displayed extremely promising results on various tasks. In this study, we aim to quantify how general LLMs perform in comparison to legal-domain models (be it an LLM or otherwise). Specifically, we compare the zero-shot performance of three general-purpose LLMs (ChatGPT-20b, LLaMA-2-70b, and Falcon-180b) on the LEDGAR subset of the LexGLUE benchmark for contract provision classification. Although the LLMs were not explicitly trained on legal data, we observe that they are still able to classify the theme correctly in most cases. However, we find that their mic-F1/mac-F1 performance is up to 19.2/26.8\% lesser than smaller models fine-tuned on the legal domain, thus underscoring the need for more powerful legal-domain LLMs.