論文の概要: Luwen Technical Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06737v1
- Date: Wed, 08 Apr 2026 06:59:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.37929
- Title: Luwen Technical Report
- Title（参考訳）: リューエン技術報告
- Authors: Yiquan Wu, Yuhang Liu, Yifei Liu, Ang Li, Siying Zhou, Kun Kuang,
- Abstract要約: 我々は,バイチュン基礎モデルに基づいて構築された,オープンソースの中国語法定言語モデルであるLuwenを紹介する。
予測と生成の両方にまたがる5つの代表的な法的課題について,Lewenの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.49034733167549
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models have demonstrated remarkable capabilities across a wide range of natural language processing tasks, yet their application in the legal domain remains challenging due to the specialized terminology, complex reasoning requirements, and rapidly evolving legal knowledge involved. In this paper, we present Luwen, an open-source Chinese legal language model built upon the Baichuan foundation model through three key techniques: continual pre-training on a large-scale legal corpus, supervised fine-tuning with carefully curated legal instruction data, and retrieval-augmented generation integrated with a comprehensive legal knowledge base. We evaluate Luwen on five representative legal tasks spanning both prediction and generation settings, including legal judgment prediction, judicial examination, legal text summarization, law article question answering, and judicial decision reasoning. Experimental results show that Luwen outperforms several strong baselines, demonstrating the effectiveness of our approach in adapting general-purpose language models to the legal domain.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、幅広い自然言語処理タスクにおいて顕著な能力を示してきたが、専門用語、複雑な推論要求、そして急速に進化する法的知識のために、法律分野における彼らの応用は依然として困難である。
本稿では,バイチュン基礎モデルに基づいて構築されたオープンソースの中国語の言語モデルであるLuwenについて,大規模コーパスの継続事前学習,厳格にキュレートされた法的指導データによる微調整,総合的な法知識ベースと統合された検索強化世代という3つの重要な技術を用いて紹介する。
我々は,法的な判断予測,司法審査,法的テキスト要約,法的記事質問応答,司法決定推論など,予測と世代設定にまたがる5つの代表的な法的課題について,Lewenの評価を行った。
実験結果から,Luwenは法域に汎用言語モデルを適用する際のアプローチの有効性を示した。
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