大規模言語モデルを用いた傷害事件の関連法律予測

大規模言語モデル（以下，LLM）の発達に伴い，高度な知識を必要とする法的な業務の自動化が期待されている．本研究では，特に法律相談場面に注目し，法的な相談に回答するための関連法律予測に取り組んだ．法的な相談事例と関連法律のデータセットを用いてGPT-3.5をファインチューニングした結果，提案モデルのF1ScoreがGPT-4に比べて僅差で下回った．また分析の結果，刑法208条の予測においてはベースラインを上回る正答数を示した一方，刑法204条についてはベースラインの正答数を下回った．学習時に使用したデータセットやハイパーパラメータの影響により，提案モデルが過学習を起こしている可能性が示唆された.