荐文 || 曹全来、王思涵：法律大语言模型的困境与出路

主要观点总结

本文探讨了法律大语言模型面临的主要挑战，即产生幻觉的问题。文章讨论了模型的发展背景、应用领域和产生幻觉的不同形态。通过深入研究法律大语言模型，本文发现了一些主要原因，包括参差不齐的法律数据、长文本任务的需求、不准确的提问等。为了解决这个问题，文章提出了可能的解决方案，包括构建更为精确真实的法律数据集、针对更细分的群体与任务进行模型微调以及明确法律大语言模型的辅助工具定位等。文章总结了法律大语言模型的应用前景和挑战，强调在解决幻觉问题时的重要性，以推动法律的智能化发展。

关键观点总结

关键观点1: 法律大语言模型面临的主要挑战是产生幻觉的问题。

模型在理解和生成法律文本时可能出现偏差和错误。

关键观点2: 法律大语言模型的应用领域广泛，包括司法应用和面向公众的法律咨询等。

模型的应用前景广阔，但需要使用适当的解决方案来解决幻觉问题。

关键观点3: 构建更为精确真实的法律数据集是缓解模型幻觉问题的关键。

这可以通过与相关部门合作，在明确授权的情况下收集法律数据来实现。

关键观点4: 针对更细分的群体与任务进行模型微调可以提高模型的性能。

这包括为特定任务开发专门的法律大语言模型，并进行针对性的训练。

关键观点5: 明确法律大语言模型的辅助工具定位非常重要。

模型只能作为完成法律任务的辅助工具，不能完全替代专业人员的决策。