Что случилось
The Logic сообщает, что на этой неделе Thomson Reuters запустила собственную языковую модель Thomson. Модель основана на платформе Qwen с открытым исходным кодом Alibaba и готовится для работы в сфере журналистики, права и налогообложения. Компания заявила, что потратила около 40 миллионов долларов США на обучение Thomson, а ее технический директор заявил, что финальный цикл обучения обойдется примерно в 450 000 долларов США. Модель выпускается на Hugging Face и будет обеспечивать некоторые расширенные функции чат-бота CoCounsel от Thomson Reuters.
The Logic сообщает, что Thomson Reuters запустила Thomson в рамках более широких усилий, направленных на то, чтобы стать разработчиком искусственного интеллекта, а не полностью полагаться на такие компании, как Anthropic, OpenAI и Google. Целью модели является предоставление компании большего контроля над ее специализированными данными и снижение риска растущих затрат на использование сторонних моделей. В отчете этот запуск описывается как ранняя проверка того, могут ли предметно-ориентированные модели больших языков конкурировать с обобщенными системами в отдельных профессиональных приложениях. Отчет Logic является источником подробностей запуска; данный пункт самостоятельно их не подтверждает.
По данным The Logic, генеральный директор Thomson Reuters Стив Хаскер заявил в этом месяце на пресс-конференции, посвященной отчетам о прибылях и убытках, что компания потратила 40 миллионов долларов США на обучение Thomson. Главный технический директор Джоэл Хрон заявил на брифинге для прессы на прошлой неделе, что финальный тренинг обойдется примерно в 450 000 долларов США. Эти цифры отражают расходы на обучение, о которых сообщает компания, а не общую стоимость эксплуатации, обновления, оценки или интеграции модели. The Logic также сообщила, что акции Thomson Reuters упали почти на 10 процентов в день публикации отчета, хотя в статье не утверждается, что падение было вызвано исключительно запуском модели.
The Logic сообщает, что Thomson во многом основан на модели Alibaba с открытым исходным кодом Qwen и может быть запущен на других моделях, если станут доступны лучшие варианты. Говорят, что вторичная модель проверяет и приводит технологию с открытым исходным кодом в соответствие со стандартами Thomson Reuters по безопасности, этике и политической нейтральности. Компания ориентирует Thomson на журналистику, право и налоги, а не инвестирует в более специализированные возможности, такие как программирование. В отчете не указано количество параметров модели, инвентаризация обучающих данных, результаты оценки, задержка, контекстное окно или условия доступности.
Модель будет выпущена на Hugging Face, который The Logic описывает как крупный центр, где разработчики программного обеспечения смогут тестировать модели ИИ. В отчете говорится, что юридические фирмы также будут общаться с Thomson через чат-бота CoCounsel, который, как ожидается, перейдет на Thomson для получения некоторых расширенных функций в течение недели запуска. В статье не уточняется, какие функции CoCounsel будут использовать Thomson, как пользователи узнают, какая модель дала ответ, ограничено ли развертывание географически или доступна ли модель для неограниченного публичного использования. Он также не подтверждает независимого графика развертывания компании.
Подробности об источнике: thelogic.co ↗
Почему это важно
Запуск — это конкретная проверка того, может ли модель, специфичная для конкретной предметной области, обеспечить достаточную ценность, чтобы оправдать стоимость и сложность эксплуатации системы искусственного интеллекта для конкретной компании. The Logic сообщает, что Thomson Reuters стремится снизить влияние растущих цен со стороны поставщиков передовых моделей, добиться большего контроля над специализированными данными и большего влияния при переговорах с поставщиками. В отчете независимо не установлено, что Thomson превосходит модели общего назначения или снижает общие затраты с течением времени.
Запуск имеет значение, поскольку он переводит дискуссию о специализированных моделях ИИ из общей стратегии в легко узнаваемое коммерческое внедрение. Thomson Reuters располагает крупными специализированными подразделениями по юридическим, налоговым и новостным материалам и реализует продукты, в которых точность, цитирование и профессиональная ответственность играют центральную роль. Модель, адаптированная к этим параметрам, потенциально может лучше справляться с соответствующими задачами или ею будет легче управлять, чем системой общего назначения. The Logic сообщает об этих целях и планах, но источник не приводит независимых тестов, демонстрирующих, что Thomson их достигает.
Экономика также важна для корпоративных покупателей ИИ. The Logic сопоставляет заявленные Thomson Reuters расходы на обучение в размере 40 миллионов долларов США с гораздо большими бюджетами, связанными с передовыми лабораториями искусственного интеллекта, и утверждает, что компания реагирует на обеспокоенность тем, что такие системы, как Claude, ChatGPT и Gemini, могут быть дорогими для использования в масштабе. Более низкие первоначальные затраты на обучение могут сделать специализированные модели более доступными для компаний, располагающих ценными собственными данными. Но обучение — это только одна часть экономики: выводы, облачная инфраструктура, лицензирование данных, безопасность, мониторинг, человеческий анализ и неоднократное переобучение могут определить, действительно ли этот подход дешевле.
Отчет также иллюстрирует стратегический сдвиг в отношениях между компаниями-разработчиками программного обеспечения и поставщиками моделей. По данным The Logic, ранее Thomson Reuters тесно сотрудничала с Anthropic Anthropic после того, как инвесторы негативно отреагировали на инструмент юридических технологий Anthropic. Построение модели, которая сможет работать на альтернативных базовых системах, может дать Thomson Reuters больше возможностей на переговорах и снизить зависимость от какого-либо одного поставщика. Это также может привести к возникновению новых технических и управленческих обязанностей, которые ранее, по крайней мере частично, выполнялись внешними поставщиками.
The Logic сообщает, что более ранние разработки, ориентированные на конкретную область, такие как BloombergGPT, боролись с готовыми моделями, в то время как такие компании, как Mistral, утверждали, что настройка может улучшить контроль данных и производительность задач. Предприниматель в области юридических технологий Гордон Кэсси рассказал The Logic, что индивидуальные системы могут решить проблемы с ИИ общего назначения, включая галлюцинации властей в судебных исках, признавая при этом, что некоторые компании могут продвигать специальный ИИ для защиты существующих предприятий по производству программного обеспечения. Эти наблюдения предоставляют контекст, а не доказательства того, что Томсон решил проблемы цитирования или галлюцинаций. Источник не содержит независимых тестов, оценок клиентов или аудита продукции Thomson.
Интерактивный механизм: как он на самом деле работает
Изучите технологию, лежащую в основе этой разработки, в интерактивном режиме.
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
Что посмотреть дальше
Следующим важным доказательством станут реальные результаты работы в сфере юридических, налоговых и журналистских процессов, включая качество цитирования, фактическую достоверность, нейтральность и безопасность. Посмотрите, остается ли Thomson зависимым от внешних моделей, насколько широко они становятся доступными через CoCounsel и приводит ли сообщаемая экономика обучения к снижению эксплуатационных расходов. Независимое тестирование и более четкое раскрытие данных обучения модели, оценок и мер безопасности остаются неизвестными.
Первым приоритетом является независимая оценка задач, для решения которых предназначен Thomson. Полезными тестами можно было бы сравнить Thomson с внешними моделями, уже используемыми в продуктах Thomson Reuters по юридическим исследованиям, налоговым вопросам, работе, связанной с новостями, точности цитирования, отказному поведению и политической нейтральности. The Logic сообщает о предполагаемых целях компании и мерах безопасности, но не публикует результаты таких сравнений. Пока эти результаты не будут получены, запуск демонстрирует важное направление продукта, а не доказанное превосходство.
Интеграция модели в CoCounsel покажет, меняет ли специализированное обучение пользовательский опыт на практике. Следите за раскрытием информации о том, какие ответы генерирует компания Thomson, которая продолжает полагаться на Claude или другие модели, а также о том, как система обрабатывает неопределенность и источники. Также будет иметь значение, смогут ли клиенты проверять цитаты и оспаривать неправильные ответы. В отчете говорится, что CoCounsel будет использовать Thomson для некоторых расширенных функций, но не называет эти функции и не предоставляет данные о производительности.
Заявления о возмещении расходов требуют более долгосрочного рассмотрения. Сообщаемая сумма заключительного обучения в размере 450 000 долларов США может быть значимой цифрой, но она не отражает стоимость каждого запроса клиента или расходы на обслуживание системы по мере изменения законов, правил и новостей. Следите за тем, публикует ли Thomson Reuters текущие эксплуатационные расходы, графики обновлений, варианты инфраструктуры и доказательства того, что модель снижает платежи внешним поставщикам. Также неизвестно, уменьшит ли способность модели работать на альтернативных базовых моделях зависимость или просто изменит ее.
Наконец, важное значение будет иметь прозрачность данных и управления. Газета Logic сообщает, что Thomson приводится в соответствие со стандартами безопасности, этики и политического нейтралитета, но не описывает процесс проверки, наборы тестов, частоту отказов или внешний надзор. В отчете также не объясняется, какой запатентованный материал использовался для обучения, как обрабатываются права и конфиденциальность и получат ли пользователи Hugging Face ту же версию, что и в CoCounsel. Эти неизвестные будут определять, станет ли запуск заслуживающим доверия примером независимости модели предприятия или, прежде всего, стратегическим ответом на давление инвесторов и поставщиков.