Thomson Reuters-მა 24 აგვისტოს გამოაცხადა Thomson-ის გაშვება — საკუთარი დიდი ენობრივი მოდელი, რომელიც სპეციალურად შეიქმნა იურიდიული, საგადასახადო და შესაბამისობის სამუშაოებისთვის. მოდელი ეყრდნობა კომპანიის მიერ ათწლეულების განმავლობაში დაგროვილ კონტენტს — Westlaw, Practical Law, Checkpoint და Reuters-ის სიახლეებს — ხოლო წვრთნის პროცესში ასობით დარგობრივი ექსპერტი იყო ჩართული, კომპანიის განცხადებით.

იაფად აგებული, ნასესხებ საფუძველზე

ნულიდან LLM-ის წვრთნის ნაცვლად, Thomson Reuters-მა ღია წონების საბაზისო მოდელს დამატებითი წვრთნა და დარგობრივი სპეციალიზაცია დაამატა — მიდგომა, რომელიც, ტექნოლოგიების დირექტორის ჯოელ ჰრონის თქმით, შედეგს ხდის „მაღალშესაძლებლობიანს, გაცილებით ეფექტურსა და მთლიანად თქვენს კონტროლქვეშ მყოფს". კომპანიის განცხადებით, ორი წლის განმავლობაში პერსონალსა და გამოთვლით სიმძლავრეზე დაახლოებით $40 მილიონი დაიხარჯა; დარგობრივი გამოცემების ცნობით, ამ ეფექტურობის შედეგად, საბოლოო წვრთნის ეტაპმა მხოლოდ დაახლოებით $450 000 დაჯდა.

Thomson Reuters-ის საკუთარმა განცხადებამ მხოლოდ „ღია კოდის მძლავრი საფუძველი" ახსენა, თუმცა მოდელის Hugging Face გვერდი და ჰრონის სხვა გამოცემებისთვის მიცემული კომენტარები აჩვენებს, რომ საფუძვლად გამოყენებულია Alibaba-ს ჩინური ღია წონების მოდელი Qwen3.6 — რომელიც Thomson Reuters-ისა და ლონდონის საიმპერიო კოლეჯის მკვლევრებმა თვეების განმავლობაში მოარგეს უსაფრთხოებისა და ნეიტრალურობის მოთხოვნებს. ეს არჩევანი აჩვენებს, რომ მსხვილი დასავლური კორპორაციებიც კი მიმართავენ ჩინურ ღია წონების მოდელებს ხარჯების შესამცირებლად — ტენდენცია, რომელმაც აშშ-ის კანონმდებელთა მხრიდან მონაცემთა და უსაფრთხოების რისკებთან დაკავშირებული კრიტიკა უკვე გამოიწვია.

ჯერ დოკუმენტების ანალიზი, შემდეგ — სუვერენული AI

Thomson-ის პირველი საწარმოო გამოყენება Tabular Analysis-შია — დოკუმენტების ანალიზის ფუნქცია CoCounsel Legal-ში, კომპანიის იურიდიულ AI ასისტენტში, რომელსაც უკვე იყენებენ საადვოკატო ბიუროები და კორპორაციული იურიდიული დეპარტამენტები. Thomson Reuters გეგმავს მოდელის გავრცელებას თავის მთელ იურიდიულ და საგადასახადო პროდუქტებზე, მათ შორის მომავალში დაგეგმილ „სუვერენული AI" ვარიანტებზეც, რომლებიც მონაცემებს მომხმარებლის საკუთარ ინფრასტრუქტურაში ინახავენ — ეს იმ ფართო ტენდენციის ნაწილია, როცა ბიზნესები სულ უფრო ცდილობენ, საკუთარი AI ინფრასტრუქტურა თავად აკონტროლონ და მხოლოდ გარე წამყვან ლაბორატორიებზე არ იყვნენ დამოკიდებული.

მოდელის შემცირებული, ღია წონების ვერსია — Thomson-1.0-Small — უკვე ხელმისაწვდომია Hugging Face-ზე, არაკომერციული, აკადემიური გამოყენების ლიცენზიით; კომპანიური წვდომა ეტაპობრივად, CoCounsel Legal-ის მომავალი განახლების ფარგლებში, გაიხსნება. Thomson Reuters-ის განცხადებით, მოდელმა ჯერჯერობით კომპანიის მთლიანი კონტენტის 10%-ზე ნაკლები გამოიყენა, ხოლო მომხმარებელთა მონაცემები წვრთნისას არ გამოიყენება.

ასევე წაიკითხეთ