法律推論データセット学習による推論に強いモデルの構築

大規模言語モデル(LLM)を法率実務に適用するには，専門的な知識を身に付けさせるだけでなく，長文自由記述形式の入力に対する推論能力を向上させることが不可欠である．法律の推論は法的三段論法という推論形式で行われ，人間の実務家はロースクールや実務経験を通してこれを学ぶが，LLMの学習に利用可能なオープンソースの判例には明示的に記載されない．本研究では，長文自由記述形式の法律推論能力向上のため，法的三段論法による推論タスクであるLegalReasoningBenchを提案する．また，法律推論に必須の4要素による評価手法を提案する．実験では，本データセットで学習済みモデルが学習無しのモデルの性能を上回ることを確認し，本データセットの有効性を示す．