Thomson Reuters développe un modèle d'IA juridique 'Thomson' pour 40 millions de dollars

Thomson Reuters a investi 40 millions de dollars pour développer son propre modèle de langage de grande taille (LLM) appelé 'Thomson'. Ce modèle est spécifiquement conçu pour les données juridiques, fiscales et réglementaires, et a été développé indépendamment sans utiliser de modèle d'IA généraliste. Thomson Reuters a déclaré que ce modèle est le premier LLM autonome développé en interne. Le modèle a été initialement basé sur une plateforme open source, puis a subi un entraînement intermédiaire et un entraînement ultérieur avec le contenu spécialisé de l'entreprise. Joel Hron, le directeur technique, a déclaré que Thomson offre une intelligence plus efficace et contrôlable, profondément spécialisée dans des tâches spécifiques. La première application de Thomson sera la fonction d'analyse de documents du service d'IA juridique CoCounsel, utilisée dans des tâches structurées. Thomson Reuters a indiqué que moins de 10 % du contenu de l'entreprise a été utilisé pour l'entraînement de Thomson. Un modèle de langage de grande taille est un modèle d'IA qui apprend à partir de documents à grande échelle pour effectuer des tâches telles que la réponse à des questions, le résumé et l'analyse de documents. L'entreprise a également rendu public un modèle open weight de petite taille sur Hugging Face. Le professeur Jonathan Choi a évalué que Thomson est préféré par rapport à d'autres modèles. Ce cas souligne la nécessité de prendre en compte non seulement les performances de l'IA pour les entreprises, mais aussi l'emplacement de stockage des données et les exigences de sécurité.

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