Thomson Reuters desarrolla el modelo de IA legal 'Thomson' con 40 millones de dólares

Thomson Reuters ha invertido 40 millones de dólares en el desarrollo de su propio modelo de lenguaje grande (LLM) llamado 'Thomson'. Este modelo está especializado en datos legales, fiscales y regulatorios, y ha sido desarrollado de manera independiente sin utilizar un modelo de IA general. Thomson Reuters ha declarado que este modelo es su primer LLM independiente desarrollado internamente. El modelo se basa en código abierto y ha pasado por un entrenamiento intermedio y posterior con el contenido especializado de la empresa. Joel Ghron, director de tecnología, afirmó que Thomson proporciona una inteligencia más eficiente y controlable, ya que está profundamente especializada en tareas específicas. La primera aplicación de Thomson será la función de análisis de tablas del servicio de IA legal CoCounsel, que se utilizará en trabajos estructurados. Thomson Reuters ha indicado que menos del 10% del entrenamiento de Thomson se realizó con su propio contenido. Un modelo de lenguaje grande es un modelo de IA que aprende de documentos a gran escala para realizar tareas como preguntas y respuestas, resúmenes y análisis de documentos. La empresa también ha hecho público un modelo de peso ligero de código abierto en Hugging Face. El profesor Jonathan Choi ha evaluado que Thomson es preferido en comparación con otros modelos. Este caso sugiere que se deben considerar no solo el rendimiento de la IA empresarial, sino también la ubicación del almacenamiento de datos y los requisitos de seguridad.

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