LawGPT: Knowledge-Guided Data Generation and Its Application to Legal LLM

📄 arXiv: 2502.06572v2 📥 PDF

作者: Zhi Zhou, Kun-Yang Yu, Shi-Yu Tian, Xiao-Wen Yang, Jiang-Xin Shi, Pengxiao Song, Yi-Xuan Jin, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-10 (更新: 2025-02-13)

备注: Preprint

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出知识引导的数据生成框架KgDG，提升开源法律LLM的推理能力

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

关键词: 法律LLM 数据生成 知识引导 法律推理 开源模型

📋 核心要点

  1. 现有法律领域LLM面临数据隐私风险、推理成本高昂以及开源模型性能不足等问题。
  2. 论文提出KgDG框架，利用法律知识增强数据生成多样性，并通过细化和验证确保数据质量。
  3. 实验表明，使用KgDG生成的50K数据集训练的LawGPT模型，性能优于现有法律LLM，可与专有模型媲美。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务中表现出卓越的能力。然而，它们在法律推理任务中面临重大限制。专有模型引入了数据隐私风险和高昂的推理成本，而开源模型由于缺乏足够的法律领域训练数据而表现不佳。为了解决这些限制，我们研究了用于法律推理的数据生成，以在专有LLM的帮助下提高开源LLM的法律推理性能。由于专有LLM缺乏法律知识以及验证生成数据的难度，这是一项具有挑战性的任务。我们提出了KgDG，一种用于法律推理的知识引导数据生成框架。我们的框架能够利用法律知识来增强生成的多样性，并引入细化和验证过程以确保生成数据的质量。此外，我们扩展了生成的数据集，以进一步增强LLM的推理能力。使用KgDG，我们创建了一个包含50K高质量示例的合成法律推理数据集。我们训练的模型LawGPT优于现有的特定于法律的LLM，并实现了与专有LLM相当的性能，证明了KgDG和LawGPT的有效性。我们的代码和资源可在https://github.com/LAMDASZ-ML/Knowledge-Guide-Data-Generation公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有开源LLM在法律推理任务中表现不佳，主要原因是缺乏足够的法律领域训练数据。直接使用专有LLM进行训练存在数据隐私风险和高昂的推理成本。因此，需要一种有效的方法来生成高质量的法律领域数据，以提升开源LLM的法律推理能力。

核心思路：论文的核心思路是利用知识引导的数据生成方法，即KgDG框架。该框架通过引入法律知识来指导数据的生成过程，从而提高生成数据的多样性和质量。同时，采用细化和验证机制，进一步确保生成数据的准确性和可靠性。

技术框架：KgDG框架包含以下主要模块： 1. 知识获取模块：从法律知识库中提取相关知识，例如法律条文、案例等。 2. 数据生成模块：利用专有LLM，并结合提取的法律知识，生成法律推理相关的问答对。 3. 数据细化模块：对生成的数据进行清洗和优化，例如纠正语法错误、调整表达方式等。 4. 数据验证模块：利用法律专家或规则引擎对生成的数据进行验证，确保数据的准确性和合法性。 5. 数据集扩展模块：通过数据增强等方法，进一步扩充生成的数据集。

关键创新：KgDG框架的关键创新在于： 1. 知识引导的数据生成：将法律知识融入到数据生成过程中，提高了生成数据的质量和多样性。 2. 细化和验证机制：通过细化和验证，确保生成数据的准确性和可靠性，避免了生成错误或不合规的数据。 3. 数据集扩展：通过数据增强等方法，进一步扩充生成的数据集，提升了模型的泛化能力。

关键设计： 1. 知识表示：采用知识图谱等方式表示法律知识，方便LLM进行理解和利用。 2. 提示工程：设计合适的提示词，引导专有LLM生成高质量的法律推理数据。 3. 验证规则：制定严格的验证规则，确保生成的数据符合法律规范。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用KgDG框架生成的50K数据集训练的LawGPT模型，在法律推理任务上取得了显著的性能提升。LawGPT模型不仅优于现有的特定于法律的LLM，而且实现了与专有LLM相当的性能。这充分证明了KgDG框架和LawGPT模型的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于构建更安全、更经济的法律人工智能系统。通过使用KgDG框架生成的数据训练开源LLM，可以降低对专有模型的依赖，减少数据隐私风险和推理成本。此外，该技术还可以应用于智能法律咨询、法律文书生成、案件分析等领域，提高法律服务的效率和质量。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs), both proprietary and open-source, have demonstrated remarkable capabilities across various natural language processing tasks. However, they face significant limitations in legal reasoning tasks. Proprietary models introduce data privacy risks and high inference costs, while open-source models underperform due to insufficient legal domain training data. To address these limitations, we study data generation for legal reasoning to improve the legal reasoning performance of open-source LLMs with the help of proprietary LLMs. This is challenging due to the lack of legal knowledge in proprietary LLMs and the difficulty in verifying the generated data. We propose KgDG, a knowledge-guided data generation framework for legal reasoning. Our framework enables leveraging legal knowledge to enhance generation diversity and introduces a refinement and verification process to ensure the quality of generated data. Moreover, we expand the generated dataset to further enhance the LLM reasoning capabilities. Using KgDG, we create a synthetic legal reasoning dataset containing 50K high-quality examples. Our trained model LawGPT outperforms existing legal-specific LLMs and achieves performance comparable to proprietary LLMs, demonstrating the effectiveness of KgDG and LawGPT. Our code and resources is publicly available at https://github.com/LAMDASZ-ML/Knowledge-Guide-Data-Generation .