法律守护者:一个保护隐私的框架,用于安全集成大规模语言模型在法律实践中的应用

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内容提要

本研究解决了法律实践中大规模语言模型(LLMs)采纳受限的问题,特别是关于客户机密性方面的担忧。提出的“法律守护者”框架通过命名实体识别技术和本地LLM对机密个人识别信息(PII)进行遮蔽和解遮,确保敏感数据的安全。研究结果表明,该框架在不妥协客户隐私和法律文件质量的情况下,成功增强了法律专业人员使用先进AI技术的能力。

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