論文の概要: WisdomInterrogatory (LuWen): An Open-Source Legal Large Language Model Technical Report
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06737v2
- Date: Fri, 10 Apr 2026 07:09:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-13 13:51:27.744718
- Title: WisdomInterrogatory (LuWen): An Open-Source Legal Large Language Model Technical Report
- Title（参考訳）: Wisdom Interrogatory (LuWen): オープンソースの法的大規模言語モデル技術レポート
- Authors: Yiquan Wu, Yuhang Liu, Yifei Liu, Ang Li, Siying Zhou, Kun Kuang, Fei Wu,
- Abstract要約: Wesdom Interrogatory (LuWen)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法律モデルである。
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LuWenを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.27414605169639
- 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 WisdomInterrogatory (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くオープンソースの中国語言語モデルであるWisdom Interrogatory(LuWen)について,大規模コーパスの継続事前学習,厳格な指導データによる微調整,包括的法的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,LuWenを,法的判断予測,司法審査,法的テキスト要約,法律記事質問応答,司法判断推論など,予測と世代設定の両方にまたがる5つの代表的な法的タスクで評価する。
実験の結果,LuWenは,汎用言語モデルを法域に適応する上でのアプローチの有効性を実証し,いくつかの強力なベースラインを達成できた。
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