The Factuality of Large Language Models in the Legal Domain

📄 arXiv: 2409.11798v1 📥 PDF

作者: Rajaa El Hamdani, Thomas Bonald, Fragkiskos Malliaros, Nils Holzenberger, Fabian Suchanek

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-09-18

备注: CIKM 2024, short paper

💡 一句话要点

评估大语言模型在法律领域的知识库真实性，并提出改进方法。

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

关键词: 大语言模型 法律领域 事实性评估 知识库 领域预训练

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在法律领域的事实性知识方面存在不足，难以保证回答的准确性，尤其是在实际应用场景中。
  2. 通过构建法律领域的事实性问题数据集，并采用多种匹配方法和策略，来评估和提升大语言模型的事实性。
  3. 实验结果表明，别名匹配、模糊匹配、放弃回答和上下文示例等方法可以有效提高大语言模型在法律领域的事实精度。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）在法律领域作为知识库的真实性，并模拟了实际使用场景：允许答案存在可接受的变体，并在模型不确定时选择放弃回答。首先，我们设计了一个包含关于判例法和立法的各种事实性问题的数据库。然后，我们使用该数据库，通过精确匹配、别名匹配和模糊匹配等不同的评估方法来评估几个LLM。结果表明，在别名匹配和模糊匹配方法下，性能显著提高。此外，我们探讨了放弃回答和上下文示例的影响，发现这两种策略都能提高精度。最后，我们证明了像SaulLM那样，在法律文件上进行额外的预训练可以进一步将事实精度从63%提高到81%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估和提升大型语言模型（LLM）在法律领域作为知识库的真实性。现有方法在处理法律领域的事实性问题时，往往难以保证答案的准确性，尤其是在实际应用场景中，例如，答案可能存在多种可接受的变体，或者模型本身对答案不确定。此外，缺乏专门针对法律领域的数据集和评估方法，也限制了对LLM事实性的有效评估。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含关于判例法和立法的多样化事实性问题的数据集，并采用多种评估方法（包括精确匹配、别名匹配和模糊匹配）来更全面地评估LLM的事实性。同时，探索放弃回答和上下文示例等策略，以提高LLM的精度。此外，通过在法律文件上进行额外的预训练，进一步提升LLM在法律领域的事实性知识。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 构建法律领域的事实性问题数据集；2) 选择多个LLM进行评估；3) 采用不同的评估方法（精确匹配、别名匹配、模糊匹配）来评估LLM的性能；4) 探索放弃回答和上下文示例等策略对LLM性能的影响；5) 对LLM进行额外的法律领域预训练，并评估其性能提升。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 构建了一个专门针对法律领域的事实性问题数据集，该数据集包含了关于判例法和立法的各种事实性问题，可以更全面地评估LLM在法律领域的事实性知识；2) 提出了别名匹配和模糊匹配等评估方法，可以更准确地评估LLM的答案，即使答案存在可接受的变体；3) 探索了放弃回答和上下文示例等策略，可以有效提高LLM的精度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，需要保证问题的多样性和覆盖性，以及答案的准确性和权威性；2) 评估方法的选择，需要根据实际应用场景选择合适的匹配方法，例如，在允许答案存在变体的情况下，可以选择别名匹配或模糊匹配；3) 放弃回答的阈值设置，需要根据实际需求权衡精度和召回率；4) 法律领域预训练的数据选择和训练策略，需要选择高质量的法律文本数据，并采用合适的训练方法，以提高LLM在法律领域的事实性知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，别名匹配和模糊匹配方法显著提高了LLM的性能。放弃回答和上下文示例策略也能有效提高精度。通过在法律文件上进行额外的预训练，SaulLM的事实精度从63%提高到81%，证明了领域预训练对提高LLM事实性的有效性。这些结果表明，通过合适的方法和策略，可以显著提高LLM在法律领域的事实性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能法律咨询、法律文书生成、法律知识问答等领域。通过提高大语言模型在法律领域的事实性，可以为法律从业者和普通用户提供更准确、可靠的法律信息服务，辅助法律决策，提高法律服务的效率和质量。未来，该研究可以进一步扩展到其他专业领域，例如医学、金融等，为各行各业提供更智能化的知识服务。

📄 摘要（原文）

This paper investigates the factuality of large language models (LLMs) as knowledge bases in the legal domain, in a realistic usage scenario: we allow for acceptable variations in the answer, and let the model abstain from answering when uncertain. First, we design a dataset of diverse factual questions about case law and legislation. We then use the dataset to evaluate several LLMs under different evaluation methods, including exact, alias, and fuzzy matching. Our results show that the performance improves significantly under the alias and fuzzy matching methods. Further, we explore the impact of abstaining and in-context examples, finding that both strategies enhance precision. Finally, we demonstrate that additional pre-training on legal documents, as seen with SaulLM, further improves factual precision from 63% to 81%.