Cookbook
lawbench
自包含 MinT 实验：LawBench。在一份固定的本地 benchmark 合约下评估官方 20 任务 LawBench，并维护一条围绕 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 + LoRA SFT 的本地执行 baseline。不声称对 Qzhou-Law 或 DISC-LawLLM 做 paper-faithful 复现 —— 官方 scorer 和 benchmark 合约保持固定，但维护的可跑线是较小的本地执行 baseline。
At a glance
| 算法 | LoRA SFT |
| Base model | Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 |
| 训练数据 | 公开的 DISC-Law-SFT train artifact |
| Benchmark | 全 20 任务 LawBench（data/eval/full.jsonl，约 10000 行） |
| Primary metric | METRIC eval_lawbench_avg |
| Upstream README | Open in mint-cookbook → |
环境配置、可执行命令、完整 eval 流程见上游 README。实验遵循共享的 cookbook lifecycle：uv sync → --dry-run → --eval-only → 训练。