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BLADE：用小型领域专属模型增强黑盒大型语言模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
近期NLP在法律领域应用面临挑战，包括序列长度、专业词汇和数据不平衡。研究比较了三个通用LLMs在合同条款分类测试集上的性能，发现它们在大多数情况下能正确分类主题，但需要更强大的法律领域LLMs。
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关键要点
- NLP在法律领域应用面临挑战，包括序列长度、专业词汇和数据不平衡。
- 大型语言模型（LLMs）为NLP在法律领域提供了新的机会。
- 研究比较了三个通用LLMs在合同条款分类测试集上的性能。
- 尽管LLMs未经过专门训练法律数据，但在大多数情况下仍能正确分类主题。
- LLMs的微F1/宏F1性能比经过法律领域微调的较小模型低19.2/26.8％，显示出需要更强大的法律领域LLMs。
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