大型语言模型与法律人工智能：综述
Large Language Models Meet Legal Artificial Intelligence: A Survey
AI总结：
本文综述了法律领域基于LLM的方法，回顾了16个法律LLM系列、47个框架、15个基准和29个数据集，并分析了挑战与未来方向，为初学者提供系统介绍。
摘要：
近年来，大型语言模型（LLMs）显著推动了法律人工智能（Legal AI）的发展，提升了法律任务的效率与准确性。为推进法律领域基于LLM方法的研究与应用，本文全面回顾了16个法律LLM系列和47个用于法律任务的基于LLM的框架，并收集了15个基准和29个数据集以评估不同的法律能力。此外，我们分析了挑战并讨论了法律领域基于LLM方法的未来方向。我们希望本文为初学者提供系统性介绍，并鼓励该领域的未来研究。资源可在https://github.com/ZhitianHou/LLMs4LegalAI获取。
英文摘要：
Large Language Models (LLMs) have significantly advanced the development of Legal Artificial Intelligence (Legal AI) in recent years, enhancing the efficiency and accuracy of legal tasks. To advance research and applications of LLM-based approaches in legal domain, this paper provides a comprehensive review of 16 legal LLMs series and 47 LLM-based frameworks for legal tasks, and also gather 15 benchmarks and 29 datasets to evaluate different legal capabilities. Additionally, we analyse the challenges and discuss future directions for LLM-based approaches in the legal domain. We hope this paper provides a systematic introduction for beginners and encourages future research in this field. Resources are available at https://github.com/ZhitianHou/LLMs4LegalAI.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
