Legal Documents Drafting with Fine-Tuned Pre-Trained Large Language Model

📄 arXiv: 2406.04202v1 📥 PDF

作者: Chun-Hsien Lin, Pu-Jen Cheng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-06-06

备注: 12th International Conference on Software Engineering & Trends (SE 2024), April 27 ~ 28, 2024, Copenhagen, Denmark Volume Editors : David C. Wyld, Dhinaharan Nagamalai (Eds) ISBN : 978-1-923107-24-3

💡 一句话要点

利用微调预训练大语言模型进行法律文书起草

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

关键词: 法律文书起草 预训练语言模型 微调 无监督学习 信息安全

📋 核心要点

  1. 法律文书起草任务缺乏大规模标注数据集，限制了传统NLP方法的应用。
  2. 提出利用大量无标注法律文件微调预训练大语言模型的方法，无需中文分词。
  3. 实验表明，该方法可在本地计算机上实现法律文书草稿生成，保护信息隐私。

📝 摘要（中文）

随着大规模语言模型（LLM）的发展，微调预训练LLM已成为解决自然语言处理下游任务的主流范式。然而，在法律领域训练语言模型需要大量的法律文件，以便语言模型能够学习法律术语和法律文书格式的特殊性。典型的NLP方法通常依赖于大量手动标注的数据集进行训练。然而，在法律领域的应用中，很难获得大量手动标注的数据集，这限制了典型方法在法律文书起草任务中的应用。本文的实验结果表明，我们不仅可以利用大量无标注的法律文件（无需中文分词）来微调大规模语言模型，更重要的是，它可以在本地计算机上微调预训练的LLM，以实现生成法律文书草稿的任务，同时实现信息隐私保护并提高信息安全性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决法律文书起草任务中，由于缺乏大规模人工标注数据集，导致传统NLP方法难以有效应用的问题。现有方法依赖大量标注数据，但在法律领域获取成本高昂，限制了模型的训练效果和泛化能力。

核心思路：核心思路是利用大规模的、未标注的法律文档，直接微调预训练的大语言模型。这种方法避免了对人工标注数据的依赖，充分利用了法律领域已有的海量文本资源。通过让模型学习法律术语和文书格式，提升其在法律文书生成方面的能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 收集大规模的法律文档数据；2) 使用预训练的大语言模型作为基础模型；3) 利用收集到的法律文档数据对预训练模型进行微调；4) 使用微调后的模型生成法律文书草稿。整个流程无需进行中文分词等预处理操作。

关键创新：关键创新在于直接利用无标注的法律文档进行大语言模型的微调，避免了对人工标注数据的依赖。此外，该方法强调在本地计算机上进行微调和生成，从而保护了用户的信息隐私和数据安全。

关键设计：论文中没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但可以推测，微调过程可能采用了常见的语言模型微调策略，例如使用交叉熵损失函数，并调整学习率等超参数。具体采用哪种预训练模型以及微调的具体参数设置未知。

📊 实验亮点

论文的主要实验亮点在于验证了使用大量无标注法律文档微调预训练大语言模型的可行性，并证明了该方法可以在本地计算机上实现法律文书草稿的生成。虽然论文中没有给出具体的性能指标和对比基线，但强调了该方法在保护信息隐私和提高信息安全方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能法律咨询、法律文书自动生成、法律知识检索等领域。律师和法律从业者可以利用该技术快速生成法律文书草稿，提高工作效率。同时，该方法在本地运行的特性，也为法律数据的安全性和隐私保护提供了保障，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

With the development of large-scale Language Models (LLM), fine-tuning pre-trained LLM has become a mainstream paradigm for solving downstream tasks of natural language processing. However, training a language model in the legal field requires a large number of legal documents so that the language model can learn legal terminology and the particularity of the format of legal documents. The typical NLP approaches usually rely on many manually annotated data sets for training. However, in the legal field application, it is difficult to obtain a large number of manually annotated data sets, which restricts the typical method applied to the task of drafting legal documents. The experimental results of this paper show that not only can we leverage a large number of annotation-free legal documents without Chinese word segmentation to fine-tune a large-scale language model, but more importantly, it can fine-tune a pre-trained LLM on the local computer to achieve the generating legal document drafts task, and at the same time achieve the protection of information privacy and to improve information security issues.