# Large Language Models in Legal AI

> Hinweis: Dieser Artikel ist nur einer von über 60 Abschnitten aus unserem vollständigen Bericht: The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year.

**Locale:** de-de  
**Author:** Alex Denne  
**Category:** Insights  
**Published:** 2024-12-18  
**Reading time:** 5 min

**Hinweis:** Dieser Artikel ist nur einer von mehr als 60 Abschnitten aus unserem vollständigen Bericht mit dem Titel: [The 2024 Legal AI Retrospective - Key Lessons from the Past Year](https://www.genieai.co/blog/legal-ai). Bitte laden Sie den vollständigen Bericht herunter, um Quellenangaben zu überprüfen.

**Large Language Models (LLMs)**

LLMs haben erhebliche Verbesserungen erfahren:

 • Parameter-Effizienz: Es werden neue Techniken entstehen, um kleinere, aber gleich leistungsstarke Modelle zu entwickeln und den Rechenaufwand zu reduzieren.

 • Few-shot Learning: LLMs sind besser darin geworden, Aufgaben mit minimalen Beispielen zu bewältigen, was ihre Vielseitigkeit erhöht.[67]

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