SaulLM-7B: A pioneering Large Language Model for Law

SaulLM-7B: A pioneering Large Language Model for Law

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关键字：Large Language Model、Legal Domain、SaulLM-7B、Instructional Fine-tuning、Legal Corpora

摘要

本文中，我们介绍了SaulLM-7B，这是为法律领域量身打造的大型语言模型（LLM）。SaulLM-7B拥有70亿参数，是第一个专门为了理解和生成法律文本而设计的LLM。它是基于Mistral 7B架构，并在超过300亿的英语法律语料上训练优化。SaulLM-7B在理解和处理法律文件方面表现出了前沿的专业能力。此外，我们提出了一种新颖的指导性微调方法，利用法律数据集进一步提高了SaulLM-7B在法律任务中的表现。SaulLM-7B在MIT许可下被释放。

核心方法

1. 基于法律语料的大规模预训练: 累积了从美国、加拿大、英国和欧洲等英语法律区域的扩展预训练数据集，主要包括了案例文件、法律规则等不同类型的法律文档。
2. 指导性微调（Instructional Fine-tuning）: 利用法律数据集和合成数据集对模型进行特定法律任务的微调，以提升对法律语境更敏感的理解能力。
3. 专注法律实践者的需求: 强化了对法律实践中常见问题类型的识别和解答能力，比如案件分析、法规回溯、解释、修辞理解和法规结论。
4. SaulLM-7B-Instruct版本的发布: 发布了一个指令微调版的模型SaulLM-7B-Instruct，特别优化了对一系列法律任务的表现。

实验说明

实验结果主要包括以下几个部分：

重点说明：

• SaulLM-7B-Instruct在LegalBench-Instruct基准测试中达到了最佳性能，显示出在法律领域的强大适应性。
• 在MMLU的法律相关任务上，SaulLM-7B-Instruct也展现出相较于其他模型更优的性能。
• 总结来看，SaulLM-7B-Instruct在法律领域的表现卓越，为法律语言理解和应用研究贡献了重要力量。

结论

我们介绍的SaulLM-7B是针对法律领域设计的开源解码器模型，其性能在7B类模型中达到了领先水平。我们的方法包括将法律数据与指令微调相结合进行训练。此外，我们还提供了LegalBench的清洗版本，并引入了一个新的文件集来衡量复杂度。我们希望我们在MIT许可下发布的模型能够为开源生态系统和社区做出贡献。