Harvey、Kimi K3 ベースの法務用モデル「Tenet」を公開

記事の3ポイント

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   Harvey Tenet の発表と構成

   Harvey は Fireworks Research と共同で Kimi K3 ベースモデルを後訓練し、長期の法的タスク実行に特化した「Harvey Tenet」を開発した。

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   ベンチマークにおける性能向上

   合成データと専門家データを組み合わせた学習により、LAB の保持外タスクでほぼ2倍、契約書タスクでは20%の成功率向上を達成し、SOTA 水準に達した。

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   汎用性と転移学習の効果

   訓練中に触れていない Mercor の APEX Agents や Crosby の Redline Bench でも K3 ベースモデルを大幅に上回る性能を発揮し、学習された行動が異なるベンチマークへ堅牢に転移することが確認された。