Classifying complex documents: comparing bespoke solutions to large language models
作者: Glen Hopkins, Kristjan Kalm
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2023-12-12
💡 一句话要点
对比定制模型与大语言模型在复杂法律文档分类中的性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 法律文档分类 大语言模型 微调 自然语言处理 自动化文档处理
📋 核心要点
- 现有法律文档分类方法难以兼顾准确性和泛化性，尤其是在面对大量、多来源、结构复杂的文档时。
- 论文探索了使用微调的大语言模型进行法律文档分类，旨在达到甚至超越定制模型的性能。
- 实验评估了微调LLM在法院记录分类任务中的表现，并分析了不同微调程度对模型性能的影响。
📝 摘要（中文）
本文旨在寻找最佳的自动化分类方法，用于处理一系列复杂的法律文档。分类任务具有挑战性：目标是对来自12个州和267个县的大约30,000份公共法院记录，在两个不同层面上使用九个子类别进行分类。研究重点在于，微调后的大语言模型（LLM）是否能达到定制训练模型的准确率，以及所需的微调量是多少。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂法律文档的自动化分类问题。现有方法在处理大量、异构的法律文档时，面临准确率和泛化能力的挑战。定制模型虽然可以针对特定数据集进行优化，但缺乏跨数据集的通用性，且训练成本高昂。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练大语言模型（LLM）强大的语义理解能力，通过少量样本的微调，使其适应特定的法律文档分类任务。这种方法旨在兼顾模型的准确性和泛化能力，同时降低训练成本。
技术框架：整体流程包括数据预处理、模型选择、微调和评估。首先，对法院记录进行清洗和格式化。然后，选择合适的预训练LLM作为基础模型。接着，使用少量标注数据对LLM进行微调，使其适应法律文档的特定领域知识。最后，使用测试集评估微调后模型的分类性能。
关键创新：论文的关键创新在于对比了微调LLM和定制模型在复杂法律文档分类任务中的性能。通过实验，评估了LLM在处理此类任务时的潜力，并探讨了微调策略对模型性能的影响。这为法律领域的自动化文档处理提供了一种新的思路。
关键设计：论文的关键设计包括选择合适的预训练LLM架构（具体模型未知），以及设计有效的微调策略。微调策略可能包括选择合适的学习率、优化器、损失函数，以及确定合适的微调轮数。此外，数据增强技术可能也被用于提高模型的泛化能力（具体细节未知）。
📊 实验亮点
论文通过实验对比了微调大语言模型和定制模型在复杂法律文档分类任务中的性能。具体的性能数据（例如准确率、召回率等）以及与基线模型的对比结果未知，但研究表明微调LLM在特定场景下可能达到甚至超过定制模型的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于法律领域的自动化文档处理，例如案件分类、法律检索、合规性检查等。通过提高法律文档分类的效率和准确性，可以降低法律从业人员的工作负担，提高法律服务的质量，并促进法律知识的普及。
📄 摘要（原文）
Here we search for the best automated classification approach for a set of complex legal documents. Our classification task is not trivial: our aim is to classify ca 30,000 public courthouse records from 12 states and 267 counties at two different levels using nine sub-categories. Specifically, we investigated whether a fine-tuned large language model (LLM) can achieve the accuracy of a bespoke custom-trained model, and what is the amount of fine-tuning necessary.