Thomson Reuters đã giới thiệu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) riêng mang tên “Thomson”, được tối ưu cho lĩnh vực pháp lý. Theo SiliconANGLE ngày 24/8 (giờ địa phương), mô hình này kết hợp nội dung chuyên ngành pháp lý của Thomson Reuters với các LLM từ nhà cung cấp bên ngoài để phục vụ các tác vụ pháp lý.

Trong giai đoạn đầu, “Thomson” sẽ được áp dụng cho tính năng “phân tích theo bảng” trong trợ lý AI pháp lý CoCounsel, nhằm hỗ trợ rà soát khối lượng lớn tài liệu. CoCounsel vẫn duy trì kiến trúc đa mô hình. Theo đó, Thomson Reuters sẽ dùng “Thomson” cho các tác vụ đòi hỏi thế mạnh chuyên sâu về pháp lý, trong khi những tác vụ còn lại tiếp tục sử dụng các mô hình hàng đầu từ bên ngoài. Với tính năng “phân tích theo bảng”, “Thomson” sẽ là mô hình mặc định, nhưng quản trị viên vẫn có thể chuyển sang mô hình khác.

Thomson Reuters cho biết đã đầu tư khoảng 40 triệu USD trong hai năm cho dự án, bao gồm nhân sự và tài nguyên tính toán. Tuy nhiên, chi phí huấn luyện cuối cùng được giảm xuống còn khoảng 450.000 USD. Công ty giải thích họ không xây dựng mô hình nền tảng từ đầu, mà bổ sung nội dung, kỹ thuật huấn luyện và chuyên môn riêng trên các mô hình open-weight, qua đó hạ chi phí huấn luyện và suy luận so với các mô hình đa dụng hàng đầu.

Theo công ty, các thử nghiệm nội bộ cho thấy “Thomson” có hiệu năng nhìn chung cạnh tranh với các mô hình lớn trong điều kiện chỉ được cấp quyền truy cập web.

Thomson Reuters cũng khẳng định không sử dụng dữ liệu khách hàng để huấn luyện mô hình. Công ty cho rằng việc sở hữu mô hình riêng sẽ giúp họ chủ động hơn trong triển khai, quản trị và lộ trình phát triển về sau.