深度分析 小於2B參數的輕量級LLM在判決理由生成(CVG)與罪名預測上的可行性分析 本文系統性評估小於2B參數的輕量級大語言模型(LLM)在刑事判決理由生成(Court View Generation, CVG)任務的表現,並探討生成判決理由對罪名預測的影響。作者建立CVGEvalKit評估框架,對不同架構與規模之開源模型進行微調與比較,並將LLM與傳統深度神經網路(DNN)並列檢驗。