LegalMidm: 한국어 대규모 언어 모델의 법률 분야 전문화를 위한 활용 사례 중심 접근

LegalMidm: Use-Case-Driven Legal Domain Specialization for Korean Large Language Model

최근 몇 년 동안, 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 확산은 범용 모델을 특정 분야 전문가로 전환하려는 노력을 촉진했습니다. 그러나 많은 분야 특화 LLM은 실제 응용 분야의 미묘한 요구 사항과 일치하지 않는 데이터 세트와 학습 프로토콜을 사용하여 개발됩니다. 특히 정확성과 신뢰성이 중요한 법률 분야에서 이러한 고려 부족은 실용적인 유용성을 제한합니다. 본 연구에서는 한국 법률에 중점을 두고, 법률 분야의 실제 요구 사항에 기반한 체계적인 학습 프레임워크를 제안합니다. 우리는 한국 법률 분야 LLM인 LegalMidm을 소개하고, 고품질의 활용 사례 중심 법률 데이터 세트 구축 및 최적화된 학습 파이프라인을 위한 방법론을 제시합니다. 우리의 접근 방식은 법률 전문가와의 협력과 엄격한 데이터 큐레이션을 강조하여 관련성과 사실 정확성을 보장하며, 주요 법률 업무에서 효과성을 입증합니다.

In recent years, the rapid proliferation of open-source large language models (LLMs) has spurred efforts to turn general-purpose models into domain specialists. However, many domain-specialized LLMs are developed using datasets and training protocols that are not aligned with the nuanced requirements of real-world applications. In the legal domain, where precision and reliability are essential, this lack of consideration limits practical utility. In this study, we propose a systematic training framework grounded in the practical needs of the legal domain, with a focus on Korean law. We introduce LegalMidm, a Korean legal-domain LLM, and present a methodology for constructing high-quality, use-case-driven legal datasets and optimized training pipelines. Our approach emphasizes collaboration with legal professionals and rigorous data curation to ensure relevance and factual accuracy, and demonstrates effectiveness in key legal tasks.