論文の概要: QU-NLP at QIAS 2025 Shared Task: A Two-Phase LLM Fine-Tuning and Retrieval-Augmented Generation Approach for Islamic Inheritance Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15854v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 10:29:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.124536
• Title: QU-NLP at QIAS 2025 Shared Task: A Two-Phase LLM Fine-Tuning and Retrieval-Augmented Generation Approach for Islamic Inheritance Reasoning
• Title（参考訳）: QIAS 2025における共有タスクのQU-NLP:イスラム継承推論のための2相LLMファインチューニングと検索拡張ジェネレーションアプローチ
• Authors: Mohammad AL-Smadi,
• Abstract要約: 我々はLow-Rank Adaptation (LoRA)を用いてFanar-1-9B因果言語モデルを微調整し、それをRetrieval-Augmented Generationパイプラインに統合した。 GPT 4.5, LLaMA, Fanar, Mistral, ALLaM などの他の競合モデルに対してゼロショットプロンプトで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents our approach and results for SubTask 1: Islamic Inheritance Reasoning at QIAS 2025, a shared task focused on evaluating Large Language Models (LLMs) in understanding and reasoning within Islamic inheritance knowledge. We fine-tuned the Fanar-1-9B causal language model using Low-Rank Adaptation (LoRA) and integrated it into a Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline. Our system addresses the complexities of Islamic inheritance law, including comprehending inheritance scenarios, identifying eligible heirs, applying fixed-share rules, and performing precise calculations. Our system achieved an accuracy of 0.858 in the final test, outperforming other competitive models such as, GPT 4.5, LLaMA, Fanar, Mistral and ALLaM evaluated with zero-shot prompting. Our results demonstrate that QU-NLP achieves near state-of-the-art accuracy (85.8%), excelling especially on advanced reasoning (97.6%) where it outperforms Gemini 2.5 and OpenAI's o3. This highlights that domain-specific fine-tuning combined with retrieval grounding enables mid-scale Arabic LLMs to surpass frontier models in Islamic inheritance reasoning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大言語モデル (LLM) の評価に焦点をあてた共通課題であるQIAS 2025における「サブタスク1:イスラム継承推論」のアプローチと成果について述べる。 本稿では,Low-Rank Adaptation (LoRA) を用いて Fanar-1-9B 因果言語モデルを微調整し,それをRetrieval-Augmented Generation (RAG) パイプラインに統合した。 本システムでは,相続シナリオの解釈,相続者の特定,固定共有ルールの適用,正確な計算など,イスラーム継承法の複雑さに対処する。 最終試験では, GPT 4.5, LLaMA, Fanar, Mistral, ALLaMなどの競合モデルよりも0.858の精度を達成した。 以上の結果から,QU-NLPは最先端の精度(85.8%)を達成し,特にGemini 2.5とOpenAIのo3を上回った高度な推論(97.6%)に優れていた。 このことは、ドメイン固有の微調整と検索基盤を組み合わせることで、中規模のアラビア語のLLMがイスラム継承推論におけるフロンティアモデルを上回ることができることを強調している。

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