Enhancing Legal Document Retrieval: A Multi-Phase Approach with Large Language Models

本文是LLM系列文章,针对《Enhancing Legal Document Retrieval: A Multi-Phase Approach with
Large Language Models》的翻译。

加强法律文献检索:一种具有大型语言模型的多阶段方法

摘要

具有数十亿参数的大型语言模型,如GPT-3.5、GPT-4和LLaMA,越来越普遍。许多研究已经探索了有效的提示技术,以利用这些LLM的力量解决各种研究问题。检索,特别是在法律数据领域,由于法律文章的数量大、长度长,对提示技术的直接应用构成了一项具有挑战性的任务。这项研究的重点是最大限度地发挥提示的潜力,将其作为检索系统的最后阶段,在此之前支持两个阶段:BM25预排名和基于BERT的重新排名。在COLIEE 2023数据集上的实验表明,将LLM上的提示技术集成到检索系统中显著提高了检索精度。然而,错误分析揭示了检索系统中存在的几个仍然需要解决的问题。

1 引言

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