Large Language Models in Law: A Survey

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本文探讨了大语言模型(LLM)在法律领域的应用,包括为用户提供法律咨询、协助法官审判,同时也指出LLM面临的挑战,如长文本处理、适应性和数据隐私。文章提出了未来的发展方向,强调数据质量、模型智能与伦理监管的重要性。

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本文是LLM系列文章,针对《Large Language Models in Law: A Survey》的翻译。

摘要

人工智能的出现对传统司法行业产生了重大影响。此外,最近,随着人工智能生成内容(AIGC)的发展,人工智能和法律在各个领域都有应用,包括图像识别、自动文本生成和交互式聊天。随着大模型的迅速出现和日益普及,人工智能显然将推动传统司法行业的转型。然而,法律大语言模型的应用仍处于初级阶段。需要解决几个挑战。在本文中,我们旨在提供一个全面的调查法律LLM。我们不仅对LLM进行了广泛的调查,还揭示了它们在司法系统中的应用。我们首先概述了法律领域的人工智能技术,并展示了LLM的最新研究。然后,我们讨论了法律LLM提出的实际实施,例如为用户提供法律咨询和在审判期间协助法官。此外,我们还探讨了法律LLM的局限性,包括数据、算法和司法实践。最后,我们总结了切实可行的建议,并提出了应对这些挑战的未来发展方向。

1 引言

2 LLM的关键技术

3 司法技术的演变

4 最近的应用

5 挑战

6 未来方向

7 结论

本文致力于综合关于人工智能在司法领域应用的机遇、挑战和建议的各种技术和想法。我们希望本文能给那些正在进行法律LLM研究的人或法律从业者一些潜在的启发或研究方向。本文回

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