<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Defined Terms on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/defined-terms/</link><description>Recent content in Defined Terms on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sun, 23 Aug 2026 07:41:27 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/defined-terms/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>계약서 마지막 검토에서 빠진 용어, 잘못된 참조, 앞뒤가 안 맞는 문장을 AI가 얼마나 잘 찾는지 재는 새 시험지를 만들었다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/contractscrub-a-benchmark-for-final-review-of-legal-contracts/</link><pubDate>Sun, 23 Aug 2026 07:41:27 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/contractscrub-a-benchmark-for-final-review-of-legal-contracts/</guid><description>계약서 &amp;#39;스크러빙&amp;#39;(거래 합의문 최종 검토에서 오류와 불일치를 찾는 작업)을 평가하기 위한 첫 번째 벤치마크 ContractScrub를 제안한다. 44개 CUAD 출처 계약서에 대해 9개 범주, 총 3,014개 주석 작업을 만들었고, 숙련 변호사들이 기존 오류를 주석하고 현실적인 추가 오류를 삽입했다. 주요 결과 표는 reasoning 설정의 9개 모델을 비교하며, 전체 부록 기준으로는 Gemma 4 26B까지 포함해 10개 모델을 다룬다.</description></item></channel></rss>