法律模型或嵌入应在其操作的法律领域发生重大变化时，或因数据模式变化导致性能下降时进行重新训练。没有固定的时间表，因为重新训练的频率取决于法律的演变、法院判决以及模型的具体用例等因素。例如，分析合同条款的模型可能比跟踪实时监管变化的模型更新频率低。关键在于同时监控法律环境和模型的准确性，以确定何时需要重新训练。
重新训练的一个主要驱动因素是法律框架的变化。法律、法规和司法解释会定期更新，用过时数据训练的模型可能无法捕捉新的术语或判例。例如，如果一个国家引入新的数据隐私法（例如 GDPR 修订），一个用于分类合规相关法律文件的模型将需要重新训练以识别更新的术语或处罚。类似地，用历史判例法训练的嵌入可能会错过改变某些法律短语含义的最新最高法院判决。开发者应跟踪与其领域相关的立法更新和法院判决，并在这些变化对模型的输入或输出产生实质性影响时进行重新训练。
另一个需要考虑的因素是数据漂移——法律文本的语言或结构随时间的变化。例如，合同或专利可能采用新的格式约定，或者法律意见可能越来越多地引用新兴技术，如 AI。如果模型性能下降（例如，在分类条款或检测相关引用时准确性降低），用更新的数据进行重新训练会有所帮助。开发者可以通过测量预测置信度、验证数据上的 F1 分数或嵌入相似性趋势等指标来自动化监控。一个实际的方法是增量重新训练：每季度使用最新数据对模型进行微调，而仅在发生重大变化时进行全面重新训练。这平衡了计算成本和保持相关性。例如，法律搜索引擎的嵌入可以每月用新的判例法进行微调，但每年进行全面重新训练以纳入更广泛的语言变化。
最后，资源限制和用例的关键程度也会影响重新训练频率。高风险应用，例如合规监控系统，可能需要近乎实时的更新以避免法律风险。相比之下，分析历史法律趋势的研究工具可能每年重新训练一次。开发者还应考虑重新训练大型模型的成本与收益。例如，从头开始重新训练一个基于 BERT 的法律分类器可能成本过高，因此只更新分类层或使用更小的适配器模块等替代方案可能更实用。与最终用户建立反馈循环（例如，律师标记不正确的预测）有助于确定何时需要紧急重新训练。总之，重新训练应该由可衡量的需求驱动，而不是固定的时间表，结合领域意识、性能监控和成本效益。