Thomson Reuters、独自のフロンティアモデルを発表
Thomson Reuters Launches Its Own Frontier Model
Thomson Reutersは、175年にわたる専門知識と独自のデータ資産を活用したフロンティアモデルを発表しました。このモデルは、法務・税務・リスク管理などの専門分野向けに設計されており、同社のCoCounselやWestlawなどのAI製品を強化します。信頼性の高いデータに基づくAIを提供し、専門家の業務効率化を目指します。
Thomson Reutersは、175年にわたる知識に基づく信頼できるAIを提供します。
- cootsnuck
これは今後何年にもわたってますます起こることになるだろう。大規模な組織はデータの運用化にますます精通し、LLMのトレーニングと実行は引き続き謎が解かれ、利用しやすくなり、時間の経過とともに、ますます専門化・業界特化型のモデルが増えていくことになる。
それは、データの山を持つ老舗の大企業にとって、情報資産を収益化するもう一つの方法になるだろう。必要なのは、それを自分たちにとって有用にする方法を考え出し、やがて好きなようにアクセスを販売する時間だけだ。
AIラボが吸い上げることができない、大組織が持つすべてのデータを考えてみてほしい。
- scirob
たぶん私の失読症の脳のせいだろうが、「独自のフロンティアモデル」という言葉が、頭の中で「ゼロからトレーニングされた基盤モデル」に変換された。
しかし、これはQwenベースだ。
まあいいや、私はAI賛成派だから、より多くの企業が、より多くの人材をポストトレーニングのために持つのはクールだ。
- johnnypangs
これがどのようにトレーニングされたかについての技術的な詳細とダウンロードリンクはこちら。
https://huggingface.co/thomsonreuters/Thomson-1.0-Small
（正直に言うと、私はTRの従業員ですが、これの作成には関わっていません。）
- x313
まだこれをやっている人がいるのはかなりクールだ。社内LLMのトレーニングは2023年から2024年にかけて非常に人気があり、その頃はドメイン特化型LLMが簡単にその分野でGPTを上回ることができた。私の分野（税務/人事テック）だけでも、Intuit、Workday、Indeed、LinkedInがすべて社内モデルをトレーニングしていたのを覚えている。
結局、推論コストのために意味をなさなくなった。GPU使用率30%で社内のものを動かすのは、APIを使うのに比べてコスト効率が悪すぎる。Reutersがこの根本的な問題をどう解決するつもりなのかはわからない。
- Arcuru
> 強力なオープンソースの基盤から始めて、4000万ドルを投じてThomsonをトレーニング
つまり、オープンウェイトモデルを自社データでファインチューニングするのに4000万ドル費やしたということか？何をベースにしたのか気になる。