摘要
大语言模型在法律研究中应用日益广泛,但其固定的训练截止时间和对静态参数知识的依赖与不断演变的成文法性质相悖。本研究探讨了两种时序失效模式:截止后过时(模型在立法修订后仍应用已废止规则)和近期偏差(即使历史版本适用,模型也偏好新条款)。为此,我们提出了一个包含 312 个专家验证的德语时序法定问答对的基准。评估结果显示, vanilla 模式下性能严重下降,而两种检索增强生成(RAG)方法通过强制执行时间有效性约束,显著提升了各类问题的表现。研究表明,可靠的法律问答必须将时间有效性视为硬性约束。
AI 推荐理由
论文聚焦解决 LLM 静态参数记忆与法律时效性冲突,通过 RAG 增强时间维度记忆准确性。
研究机构
Technical University of Munich, Garching near Munich, Germany
论文信息