大型语言模型能否理解法律理论？通过多智能体协作提升法律推理能力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究旨在解决大型语言模型（LLMs）在法律理论理解和复杂法律推理任务中的不足。我们提出了一种新颖的多智能体框架（MALR），该框架利用非参数学习方式，有效地分解复杂的法律任务以模仿人类的学习过程，从而提升LLMs的法律推理能力。实验证明，该框架能够有效应对现实场景中的复杂推理问题，对于法律领域的应用具有重要影响。
人工智能和大型语言模型正在改变法律领域的自然语言处理任务，展现了在法律文本理解和案例检索中的优势，但也面临偏见、可解释性和道德挑战。研究探讨了解决这些问题的方法，并展示了不同法律体系的最新进展和法律数据集的微调。
