본 게시물은 AI를 활용하여 논문 “ALKAFI-LLAMA3: FINE-TUNING LLMS FOR PRECISE LEGAL UNDERSTANDING IN PALESTINE”에 대한 주요 내용을 요약하고 분석한 결과입니다. 심층적인 정보는 원문 PDF를 직접 참고해 주시기 바랍니다.
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영문 요약 (English Summary)
ENGLISH SOUT:
Large language models (LLMs), such as ChatGPT, have gained significant attention over the past few years due to their remarkable potential in diverse domains. However, LLMs’ application in legal sectors remains limited due to political instability, fragmented legal frameworks, and limited AI resources hindering effective machine-learning applications. This study addresses challenges of adapting LLMs to Palestinian legal domain by presenting a fine-tuned model based on Llama-3.2-1B-Instruct trained on synthetic data derived from Palestinian legal texts using smaller scale models and strategically generated question-answer pairs. Our experiments demonstrate promising performance on various query types ranging from yes/no questions to narrative explanations, while highlighting areas for improvement such as handling calculation-based inquiries and structured list formatting. This approach provides a cost-effective locally sustainable solution that delivers accurate contextually relevant legal guidance.
한글 요약 (Korean Summary)
영어 Sout :
Chatgpt와 같은 대형 언어 모델 (LLM)은 지난 몇 년 동안 다양한 영역에서 현저한 잠재력으로 인해 상당한 관심을 받았습니다. 그러나 법률 부문에서의 LLMS의 응용 프로그램은 정치적 불안정성, 단편화 된 법적 프레임 워크 및 효과적인 기계 학습 응용 프로그램을 방해하는 AI 자원이 제한되어 제한되어 있습니다. 이 연구는 소규모 모델과 전략적으로 생성 된 질문 분석 쌍을 사용하여 팔레스타인 법률 텍스트에서 파생 된 합성 데이터에 대해 훈련 된 LLAMA-3.2-1B- 비법을 기반으로 미세 조정 된 모델을 제시함으로써 LLM을 팔레스타인 법적 영역에 적응시키는 과제를 다루고 있습니다. 우리의 실험은 예/아니오 질문에서 이야기 설명에 이르기까지 다양한 쿼리 유형에 대한 유망한 성능을 보여 주며 계산 기반 문의 처리 및 구조화 된 목록 서식과 같은 개선 영역을 강조합니다. 이 접근법은 정확한 상황에 맞는 법적 지침을 제공하는 비용 효율적인 지역적 지속 가능한 솔루션을 제공합니다.
주요 기술 용어 설명 (Key Technical Terms)
이 논문의 핵심 개념을 이해하는 데 도움이 될 수 있는 주요 기술 용어와 그 설명을 제공합니다. 각 용어 옆의 링크를 통해 관련 외부 자료를 검색해 보실 수 있습니다.
- LLMs (Large Language Models) [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 다양한 도메인에서 텍스트를 처리, 이해 및 생성 할 수있는 최첨단 모델. 이 모델은 다양한 응용 분야에서 성능을 향상시키기 위해 방대한 양의 데이터로 교육을받습니다.
(Original: State-of-the-art models capable of processing, comprehending, and generating text in diverse domains. These models are trained on vast amounts of data to improve their performance across various applications.) - Palestinian legal texts [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 팔레스타인의 입법 틀 내에서 이러한 법률을 해석하는 기본 법률, 법률, 규정, 내각 결정 등을 포함하는 팔레스타인 당국의 입법 계층에서 파생 된 텍스트. 이 텍스트는 LLM이 법적 언어를 정확하게 이해하고 처리 할 수있는 상황에 맞는 데이터 세트를 작성하는 데 필수적입니다.
(Original: Texts derived from the Palestinian Authority’s hierarchy of legislation comprising Basic Laws, laws, Regulations, Cabinet Decisions, etc., which interpret these laws within Palestine’s legislative framework. These texts are essential for creating contextually relevant datasets that enable LLMs to understand and process legal language accurately.) - Synthetic data creation [Wikipedia (Ko)] [Wikipedia (En)] [나무위키] [Google Scholar] [Nature] [ScienceDirect] [PubMed]
설명: 원래 팔레스타인 법률 텍스트를 특정 법률 또는 규제에 해당하는 기사 번호가 포함 된 구조화 된 JSON 파일로 처리합니다. 이 접근법은 문서 액세스가 더 빠르면서 팔레스타인의 고유 한 상황에 맞는 기계 학습 애플리케이션을 가능하게합니다.
(Original: Processing raw Palestinian legal texts into structured JSON files containing article numbers corresponding to the specific law or regulation being referenced. This approach facilitates faster document access, enabling machine learning applications tailored to Palestine’s unique circumstances.)
원문 발췌 및 번역 보기 (Excerpt & Translation)
원문 발췌 (English Original)
ALKAFI-LLAMA3: FINE-TUNING LLMS FOR PRECISE LEGAL UNDERSTANDING IN PALESTINE Rabee Al-Qaesm Mohannad Hendi AI developer AI developer Faculty of Graduate Studies Faculty of Graduate Studies Arab American University, Palestine (AAUP) Arab American University, Palestine (AAUP) R.alqasem@student.aaup.edu m.hendi1@student.aaup.edu2024 Banan Tantour Legal AdvisorDec Faculty of Graduate Studies Birzeit University, Palestine 19 Btantour@birzeit.edu December 20, 2024 ABSTRACT[cs.CL] Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable potential in diverse domains, yet their application in the legal sector, particularly in low-resource contexts, remains limited. This study addresses the challenges of adapting LLMs to the Palestinian legal domain, where political instability, fragmented legal frameworks, and limited AI resources hinder effective machine-learning applications. We present a fine-tuned model based on a quantized version of Llama-3.2-1B-Instruct, trained on a synthetic data set derived from Palestinian legal texts. Using smaller-scale models and strategically generated question-answer pairs, we achieve a cost-effective, locally sustainable solution that provides accurate and contextually relevant legal guidance. Our experiments demonstrate promising performance on various query types, ranging from yes / no questions and narrative explanations to complex legal differentiations, while highlighting areas for improvement, such as handling calculation-based inquiries and structured list formatting. This work provides a pathway for the deployment of AI-driven legal assistance tools tailored to the needs of resource-constrained environments.arXiv:2412.14771v1 1 Introduction Large language models (LLMs) have gained significant attention over the past few years, particularly following the emergence of ChatGPT, both from researchers Movva et al. [2024] and in terms of their adoption in the private sector. This hype has revolutionized how we use AI in different fields and helped redefine how various domains utilize AI, such as in medicine Alghamdi and Mostafa [2024], Yuan et al. [2024], finance Xie et al. [2024], Malaysha et al. [2024], and even agriculture Gupta et al. [2024]. These advancements demonstrate the profound potential of AI…
발췌문 번역 (Korean Translation)
ALKAFI-LLAMA3 : 팔레스타인 Rabee Al-Qaesm Mohannad Hendi AI 개발자 AI 개발자 개발자 연구 학부 대학원 연구 학부 아랍 아메리칸 대학교 (AAUP) 아랍 아메리칸 대학교, 팔레스타인 (AAUP) r.alqasem@student.aup.edu 4.Hendu. Banan Tantour 법률 고문 대학원 연구 학부 Birzeit University, Palestine 19 btantour@birzeit.edu 2024 년 12 월 20 일 Abstract [Cs.Cl] 대형 언어 모델 (LLM)은 다양한 영역에서 현저한 잠재력을 보여 주었지만 법적 부문, 특히 저급 컨텍스트에서는 제한적으로 제한되어 있습니다. 이 연구는 LLM을 팔레스타인 법률 영역에 적응시키는 데 어려움을 겪고 있으며, 여기서 정치적 불안정성, 단편화 된 법적 틀 및 제한된 AI 자원은 효과적인 기계 학습 응용 프로그램을 방해합니다. 우리는 Palestinian 법률 텍스트에서 파생 된 합성 데이터 세트에 대해 훈련 된 LLAMA-3.2-1B-instruct의 양자화 된 버전을 기반으로 미세 조정 된 모델을 제시합니다. 소규모 모델과 전략적으로 생성 된 질문 응답 쌍을 사용하여 정확하고 상황에 맞는 법적 지침을 제공하는 비용 효율적이고 지역적으로 지속 가능한 솔루션을 달성합니다. 우리의 실험은 예 / 아니오 질문 및 서술 적 설명에서 복잡한 법적 차별화에 이르기까지 다양한 쿼리 유형에서 유망한 성능을 보여 주며 계산 기반 문의 처리 및 구조화 된 목록 형식과 같은 개선 영역을 강조합니다. 이 작업은 자원으로 제한 된 환경의 요구에 맞는 AI 중심 법률 지원 도구를 배치하기위한 경로를 제공합니다. ARXIV : 2412.14771V1 1 소개 대형 언어 모델 (LLM)은 지난 몇 년 동안 특히 Chatgpt의 출현 이후 연구자 Movva et al. [2024] 그리고 민간 부문에서의 입양 측면에서. 이 과대 광고는 우리가 다른 분야에서 AI를 사용하는 방법에 혁명을 일으켰으며, Alghamdi 및 Mostafa [2024]와 같은 다양한 도메인이 AI를 어떻게 활용 하는지를 재정의하는 데 도움이되었습니다 [2024], Yuan et al. [2024], Finance Xie et al. [2024], Malaysha et al. [2024], 심지어 농업 Gupta et al. [2024]. 이러한 발전은 AI의 심오한 잠재력을 보여줍니다 …
출처(Source): arXiv.org (또는 해당 논문의 원 출처)
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