トムソン・ロイター、法律向け独自AIモデル発表

トムソン・ロイターは、最大手のAIラボとは異なる道を選び、法律専門知識に特化している。同社は、Thomsonが法律分野で知能の最前線を確立する必要があると述べており、これはフロンティアラボが行っている仕事とは異なる。基礎モデルをゼロから構築する代わりに、オープンウェイトモデルを出発点として、独自のコンテンツ、トレーニング手法、専門知識を追加し、トレーニングと推論のコストを削減した。

トレーニングプロセスには、ベースモデルをトムソン・ロイターの価値観に合わせて再調整し、同社のコンテンツで事前トレーニングし、WestlawやPractical Lawなどのツールを扱うようにモデルを教える強化学習が含まれていた。Westlawには4万以上の個別データベースと150年以上の法律出版が含まれている。数百人の専門家がトレーニング目標の定義と回答の評価に貢献した。研究チームは、既存の能力を消去せずにドメインスキルを追加する継続的学習に注力した。

内部テストでは、Webのみにアクセスできる場合、Thomsonは主要モデルと概ね競争力があり、トムソン・ロイターのコンテンツに接続すると、ほぼ同等またはわずかに優れたパフォーマンスを示した。これらの結果はまだ広範な独立検証を受けていない。同社の情報基盤の約10%しか使用されておらず、次のステップは最も有用なコンテンツをより良いトレーニングシグナルに変換することだ。Hron氏は、独自モデルを維持することは、より速く動くAIラボに追いつくことについて疑問を投げかけると認めたが、オープンモデルの改善が将来のバージョンにより強固な基盤を提供すると主張した。