Thomson Reuters发布了面向法律场景的自研大语言模型“Thomson”。据SiliconANGLE当地时间24日报道，该模型将结合Thomson Reuters自有法律内容与外部供应商的大模型，用于法律咨询相关工作。
“Thomson”将首先应用于法律AI助手CoCounsel的批量文档审阅功能“表格化分析”。CoCounsel仍将采用多模型架构：法律专业性更强的任务由“Thomson”处理，其他任务则调用外部领先模型。在“表格化分析”功能中，“Thomson”将作为默认模型，管理员也可选择其他模型。
Thomson Reuters表示，该项目在两年内累计投入约4000万美元的人力和算力资源，但最终将训练成本控制在约45万美元。公司解释称，其并非从零开始训练基础模型，而是基于公开权重模型，结合自有内容、训练方法和专业知识进行开发，从而降低了相较通用领先模型的训练和推理成本。
Thomson Reuters还表示，在内部测试中，“Thomson”在仅接入网络信息的条件下，整体表现可与多款主流模型竞争。
Thomson Reuters强调，不会使用客户数据训练模型。公司同时指出，拥有自研模型有助于在部署、治理和后续开发方面获得更直接的控制力。
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Chi-gyu Hwang
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