今日arXiv最熱NLP大模型論文：斯坦福發(fā)布法律指令數(shù)據(jù)集LawInstruct，統(tǒng)一17個轄區(qū)24種語言

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原標(biāo)題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：斯坦福發(fā)布法律指令數(shù)據(jù)集LawInstruct，統(tǒng)一17個轄區(qū)24種語言
關(guān)鍵字：模型,指令,法律,數(shù)據(jù),領(lǐng)域
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：7732字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Tscom引言：法律領(lǐng)域的語言模型挑戰(zhàn)與進(jìn)展在法律領(lǐng)域，語言模型（Language Models, LLMs）的發(fā)展一直面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)。法律文本的復(fù)雜性、專業(yè)術(shù)語的廣泛使用以及對精確性和可靠性的極高要求，使得法律領(lǐng)域的自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）任務(wù)變得尤為困難。近年來，隨著大語言模型（Large Language Models，LLMs）的快速發(fā)展，我們見證了在多個基準(zhǔn)測試中性能的顯著提升，例如SuperGLUE、MMLU，以及各種人類考試，包括美國律師資格考試。然而，特定領(lǐng)域訓(xùn)練（domain-specific training）與領(lǐng)域內(nèi)評估（within-domain evaluation）之間的相互作用尚不清楚。
本文將探討在法律特定語料庫上訓(xùn)練的模型在法律領(lǐng)域評估基準(zhǔn)上的表現(xiàn)。我們將展示特定領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練和指令調(diào)整（instruction tuning）如何提高性能，但這種效果并不會在所有任務(wù)、訓(xùn)練體制、模型大小和其他因素中普遍存在。此外，盡管大型封閉模型在法律文本上的表現(xiàn)要好于較小的開放模型，但在

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：專業(yè)、有趣、深度價值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189