概述

本文研究背景是法律專業(yè)人員常用的演繹推理方法，即法律演繹，用于案例分析。

過去的方法主要是通過學習、微調(diào)或示例來教授大型語言模型（LLM）進行法律判決預測。這些方法存在的問題是學習樣本有限，解釋性差。因此，本文提出了面向法律判決預測的簡單提示方法——法律演繹提示（LoT），使模型能夠根據(jù)法律大前提、事實小前提以及結(jié)論進行演繹推理并給出判決，無需學習、微調(diào)或示例。

本文提出的研究方法是使用法律演繹提示教授LLMs進行法律判決預測。該方法使模型能夠集中于與判決相關(guān)的關(guān)鍵信息，并正確理解行為的法律含義。

本文在中國刑事案例數(shù)據(jù)集CAIL2018上對GPT-3模型進行了零-shot判決預測實驗。實驗結(jié)果表明，使用法律演繹提示的LLMs相比于基準方法和思維鏈提示（目前的最先進提示方法）在多樣化的推理任務(wù)上實現(xiàn)了更好的性能。法律演繹提示使模型能夠預測判決，同時附帶法律條文和解釋，顯著提高了模型的可解釋性。

重要問題探討

1. 為什么當前的法律判決預測模型缺乏可解釋性？

○ 當前的法律判決預測模型僅提供最終的判決結(jié)果，但缺乏提供法律推理過程的中間步驟。

○ 這限制了模型的可解釋性，因為判斷的依據(jù)無法被理解或驗證。

2. 如何提高法律判決預測模型的可解釋性？

○ 使用大型語言模型（LLMs）和思維鏈（chain-of-thought）技術(shù)來實現(xiàn)法律判決預測模型。

○ LLMs能夠通過思維鏈生成中間的推理步驟，從而提供可解釋性。

○ 這種方法能夠讓模型生成與法律推理過程相關(guān)的解釋步驟，使判決過程更加透明。

3. 怎樣的數(shù)據(jù)注釋成本限制了法律判決預測模型在實際法律場景中的應(yīng)用？

○ 當前的法律判決預測模型需要大量由法律專家標注的數(shù)據(jù)來進行訓練。

○ 這種數(shù)據(jù)注釋成本非常高，并且在實際法律場景中很難得到足夠標注的數(shù)據(jù)。

4. LLMs是否能夠降低法律判決預測模型的數(shù)據(jù)注釋成本？

○ LLMs具有零樣本學習（zero-shot learning）的能力，無需任務(wù)特定的示例即可進行推理。

○ 這意味著相較于傳統(tǒng)的監(jiān)督學習或微調(diào)方法，LLMs在數(shù)據(jù)注釋方面具有更低的成本。

5. 怎樣將思維鏈技術(shù)應(yīng)用到法律判決預測模型中？

○ 使用思維鏈引導LLMs來生成中間推理步驟，從而實現(xiàn)法律判決預測模型的解釋性。

○ 這種方法通過教導LLMs以少量示例來生成中間推理步驟，使得模型的推理過程具有高度可解釋性。

以上問題與文本內(nèi)容相關(guān)，并基于文本內(nèi)容給出了相應(yīng)的回答。

論文：2307.08321.pdf