por Lucas Cruz

Na última década, o campo do aprendizado profundo (deep learning) testemunhou avanços revolucionários, levando ao desenvolvimento de inúmeros modelos e aplicações de última geração. Uma inovação que atraiu grande atenção e teve um impacto significativo na comunidade de aprendizado profundo é a arquitetura Transformer, e sua aplicação nos Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models, ou LLMs), como BERT [1] e GPT-3.5 [2] e 4 (que alimentam o famoso ChatGPT). Neste post do blog, exploraremos a importância da arquitetura Transformer, seu impacto em várias indústrias incluindo Legal Tech.

A arquitetura Transformer foi introduzida em um artigo de 2017 intitulado “Attention is All You Need” [3] por Vaswani e colaboradores. Foi projetada para abordar as limitações das Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Redes Neurais Convolucionais (CNNs) em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP). A principal inovação por trás do Transformer é o mecanismo de autoatenção (self-attention), que permite que o modelo pese a importância de diferentes palavras em uma frase ou sequência, tornando-o altamente eficaz na compreensão do contexto e das relações entre palavras.

Os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são modelos de aprendizado profundo pré-treinados baseados na arquitetura Transformer, como BERT [1], GPT-4 e T5 [4], que possuem desde 340 milhões até mesmo a casa dos trilhões de parâmetros e são treinados em enormes quantidades de dados textuais. A principal distinção entre os Transformers e os LLMs é que os Transformers se referem à arquitetura subjacente, enquanto os LLMs são instâncias específicas e de grande escala da arquitetura Transformer, projetadas para executar uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural por meio de transferência de aprendizado e ajuste fino.

O desenvolvimento de tal tecnologia teve um impacto profundo em várias indústrias, incluindo:
1. Saúde [5]: Analise registros médicos, prever resultados de pacientes e auxiliar na pesquisa médica, resumindo e entendendo grandes quantidades de literatura.
2. Finanças [6]: Analise de relatórios financeiros, prever preços de ações e detectar atividades fraudulentas, compreendendo o contexto e os padrões em grandes conjuntos de dados.
3. Atendimento ao Cliente [7]: Chatbots e assistentes virtuais feitos a partir de LLMs podem entender consultas de usuários e fornecer respostas precisas e contextualizadas, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo a necessidade de intervenção humana.
4. Comércio Eletrônico [8]: Sistemas de análise de sentimentos e recomendação de produtos que usam LLMs podem analisar avaliações e preferências de clientes, levando a uma experiência de compra mais personalizada.
5. Educação [9]: Desenvolvimento de sistemas de tutoria inteligentes, sistemas de avaliação automática e ferramentas que podem resumir e explicar conceitos complexos de maneira mais simples.

Transformers em Legal Tech

A indústria jurídica tem vivenciado uma transformação notável nos últimos anos, impulsionada pelos avanços na inteligência artificial (IA) e pela incorporação de ferramentas inovadoras, como os LLMs. Essa evolução tem gerado um impacto expressivo no campo da tecnologia jurídica, abrindo caminho para uma série de possíveis aplicações [10], que incluem:

1. Análise e Revisão de Documentos [11]: Profissionais do direito frequentemente precisam analisar e revisar grandes volumes de documentos, como contratos, petições e jurisprudências. LLMs podem ser usados para classificar, resumir e extrair informações relevantes automaticamente desses documentos, reduzindo significativamente o tempo e esforço necessários para revisão manual. Isso pode levar a um aumento na eficiência e redução de custos para escritórios de advocacia e departamentos jurídicos.
2. Pesquisa Jurídica [12]: A aplicação de LLMs tem o potencial de revolucionar a pesquisa jurídica, permitindo buscas mais eficientes e precisas por jurisprudências, estatutos e regulamentações relevantes. Ao compreender o contexto e as relações entre termos e conceitos jurídicos, esses modelos podem ajudar profissionais do direito a encontrar informações mais relevantes de maneira mais rápida e precisa.
3. Geração e Gestão de Contratos [13]: Sistemas de geração de documentos e contratos jurídicos com base em modelos específicos e entradas do usuário. Eles também podem ser usados para detectar inconsistências, erros ou riscos potenciais em contratos existentes, ajudando profissionais do direito a gerenciar e mitigar problemas potenciais de forma mais eficaz.
4. Chatbots Jurídicos e Assistentes Virtuais [14]: Chatbots jurídicos avançados e assistentes virtuais podem entender e responder a consultas de usuários em linguagem natural. Essas ferramentas podem fornecer orientação jurídica, responder a perguntas frequentes e ajudar os usuários a navegar em processos jurídicos complexos, tornando os serviços jurídicos mais acessíveis e com menor custo ao público em geral.
5. Gestão da Propriedade Intelectual [15]: LLMs podem ser utilizados para analisar e monitorar patentes, marcas registradas e direitos autorais, ajudando profissionais do direito a identificar possíveis infrações, avaliar a novidade das invenções e gerenciar os portfólios de PI de seus clientes de maneira mais eficaz.
6. Previsão e Análise de Litígios [16]: Analise de dados históricos de casos e prever os resultados de disputas jurídicas, ajudando profissionais do direito a desenvolver estratégias de litígio mais eficazes e tomar decisões mais informadas sobre se devem prosseguir com um caso ou resolver fora do tribunal.
7. Análise de Sentimento e Considerações Éticas [17]: Emprego para analise da opinião pública e o sentimento relacionado a questões jurídicas, como decisões judiciais controversas ou nova legislação. Essas informações podem ajudar profissionais do direito a entender o impacto potencial de suas ações na percepção pública e tomar decisões mais eticamente informadas.

Em suma, a arquitetura Transformer e os LLMs têm um impacto profundo e crescente na indústria jurídica, impulsionando a inovação em diversas áreas. Esses avanços prometem revolucionar o campo da tecnologia jurídica, proporcionando maior eficiência, redução de custos e acesso mais amplo a serviços jurídicos para um público mais diversificado. No entanto, é crucial abordar questões éticas relacionadas à privacidade dos dados e garantir a imparcialidade, ou pelo menos estabelecer limitações e esclarecer viéses, desses modelos para evitar possíveis danos ou discriminações [11]. A medida que continuamos explorando e desenvolvendo novas aplicações para essas tecnologias no campo jurídico, é imperativo que os profissionais do direito colaborem com especialistas em IA para garantir que suas implementações sejam responsáveis e benéficas para todos os envolvidos.

Referências

  1.  Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. ArXiv, abs/1810.04805.
  2. Brown, T.B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T.J., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D.M., Wu, J., Winter, C., Hesse, C., Chen, M., Sigler, E., Litwin, M., Gray, S., Chess, B., Clark, J., Berner, C., McCandlish, S., Radford, A., Sutskever, I., & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. ArXiv, abs/2005.14165.
  3. Vaswani, A., Shazeer, N.M., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. ArXiv, abs/1706.03762.
  4. Raffel, C., Shazeer, N.M., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., & Liu, P.J. (2019). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. ArXiv, abs/1910.10683.
  5. Yang, X., Chen, A., PourNejatian, N. et al. A large language model for electronic health records. npj Digit. Med. 5, 194 (2022). https://doi.org/10.1038/s41746-022-00742-2
  6. BloombergGPT: A Large Language Model for Finance. (2023)
  7. Wei, J., Kim, S., Jung, H., & Kim, Y. (2023). Leveraging Large Language Models to Power Chatbots for Collecting User Self-Reported Data. ArXiv, abs/2301.05843.
  8. Kim, H., Jeong, J., Kim, K., Lee, D., Lee, H.D., Seo, D., Han, J., Park, D.W., Heo, J.A., & Kim, R.Y. (2021). Intent-based Product Collections for E-commerce using Pretrained Language Models. 2021 International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), 228-237.
  9. Cao, C. (2023). Leveraging Large Language Model and Story-Based Gamification in Intelligent Tutoring System to Scaffold Introductory Programming Courses: A Design-Based Research Study. ArXiv, abs/2302.12834.
  10. Sharma, S., Gamoura, S., Prasad, D., & Aneja, A. (2021). Emerging Legal Informatics Towards Legal Innovation: Current Status and Future Challenges and Opportunities. Legal Information Management, 21(3-4), 218-235. doi:10.1017/S1472669621000384
  11. Jain, D., Borah, M. D., & Biswas, A. (2021). Summarization of legal documents: Where are we now and the way forward. Computer Science Review, 40, 100388. doi:10.1016/j.cosrev.2021.100388
  12. Tay, Y., Tran, V.Q., Dehghani, M., Ni, J., Bahri, D., Mehta, H., Qin, Z., Hui, K., Zhao, Z., Gupta, J., Schuster, T., Cohen, W.W., & Metzler, D. (2022). Transformer Memory as a Differentiable Search Index. ArXiv, abs/2202.06991.
  13. Elwany, E., Moore, D.A., & Oberoi, G. (2019). BERT Goes to Law School: Quantifying the Competitive Advantage of Access to Large Legal Corpora in Contract Understanding. ArXiv, abs/1911.00473.
  14. Queudot M, Charton É, Meurs M-J. Improving Access to Justice with Legal Chatbots. Stats. 2020; 3(3):356-375. https://doi.org/10.3390/stats3030023
  15. Choi, S., Lee, H., Park, E., & Choi, S. (2022). Deep learning for patent landscaping using transformer and graph embedding. Technological Forecasting and Social Change, 175, 121413. doi:10.1016/j.techfore.2021.12141z
  16. Nghiem, M.-Q., Baylis, P., Freitas, A., & Ananiadou, S. (2022, June). Text Classification and Prediction in the Legal Domain. Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference, 4717–4722. Retrieved from https://aclanthology.org/2022.lrec-1.504
  17. Limsopatham, N. (2021, November). Effectively Leveraging BERT for Legal Document Classification. Proceedings of the Natural Legal Language Processing Workshop 2021, 210–216. doi:10.18653/v1/2021.nllp-1.22
  18. European Ethical Charter on the Use of Artificial Intelligence in Judicial Systems and their Environment, CEPEJ Available at https://rm.coe.int/ethical-charter-en-for-publication-4-december-2018/16808f699c