IPBench：如何全面评估大语言模型在知识产权领域的专业能力？

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15 小时前

IPBench：揭秘大语言模型在知识产权领域的知识边界

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在专利审查、技术查新、法律咨询等知识产权服务场景中，专业知识的准确性和法律条款的严谨性至关重要。现有大语言模型（LLM）虽然在通用领域表现出色，但在处理专利权利要求解释、技术特征比对等专业任务时仍存在明显短板。

IPBench研究团队基于Webb知识深度理论，构建了包含4个认知层级的评测框架：

通过覆盖中美两国法律体系的10,374个双语测试样本，该基准可系统评估模型在8类知识产权机制下的20项核心能力。

与传统法律评测基准相比，IPBench首次实现了：

从专利申请到侵权诉讼的全流程模拟测试中，包含以下典型任务示例：

任务1-1：专利说明书的技术特征提取

任务2-3：权利要求书的语义冲突检测

任务4-2：技术交底书的自动生成

通过300个GPT-4o错误样本的标注，建立了7大类错误类型：

# 安装依赖库
pip install -r requirements.txt

提供三种测试模式：

# 零样本推理
sh inference.sh

# API接口测试（支持OpenAI格式）
sh inference-api.sh

# 思维链提示测试
sh inference-cot.sh

# 选择题评估
sh eval-mcqa.sh

# 分类任务评估（3-5类）
sh eval-3-5.sh

# 生成内容评估
sh eval-generation.sh

测试显示，未经专利数据微调的通用模型平均准确率仅为54.3%，而经过IPC分类微调的模型可达78.6%。

在”先用权抗辩”任务中，模型对中国法律条款的识别准确率（82%）明显高于美国条款（67%），反映出训练数据的地域偏向。

涉及”创造性判断”的复合任务中，即使GPT-4o在思维链提示下的准确率也只有61.2%，主要错误集中在技术启示的组合判断。

在技术交底书生成任务中，模型产出存在两个极端：

研究团队透露下一步将：