Thomson Reuters, 자체 프론티어 모델 출시
Thomson Reuters Launches Its Own Frontier Model
Thomson Reuters가 175년간 축적한 데이터 자산을 활용해 자체 프론티어 모델을 출시했다. 이 모델은 법률, 세무, 회계, 리스크 등 전문 분야에 특화된 신뢰할 수 있는 AI를 제공하는 것을 목표로 한다. 회사는 이 모델을 CoCounsel과 같은 기존 제품에 통합하여 전문가들의 업무 효율성을 높일 계획이다.
신뢰할 수 있는 AI는 175년의 Thomson Reuters 지식 위에 구축되었습니다.
- cootsnuck
앞으로 몇 년 동안 이런 일이 점점 더 많이 일어날 것이다. 대형 조직들은 데이터를 운영하는 데 더 정교해질 것이고, LLM을 훈련하고 실행하는 것은 계속해서 신비화가 풀리고 접근 가능해질 것이며, 시간이 지나면서 점점 더 전문화되고 산업별 특화된 모델이 나올 것이다.
막대한 데이터를 보유한 오래된 대기업이라면 이는 정보 자산을 수익화하는 또 다른 방법이 될 것이다. 필요한 것은 그것을 스스로에게 유용하게 만드는 방법을 알아내고, 결국 원하는 방식으로 접근 권한을 판매할 시간뿐이다.
대형 조직들이 보유한 데이터 중 AI 연구소들이 빨아들일 수 없는 데이터가 얼마나 많은지 생각해 보라.
- scirob
내 난독증 뇌 때문인지 모르겠지만 '자체 프론티어 모델'이라는 말이 머릿속에서 처음부터 훈련된 파운데이션 모델로 변환되었다.
하지만 이건 큐원 기반이다.
어쨌든 나는 AI 찬성론자라서 더 많은 회사가 포스트 트레이닝 기술을 가진 더 많은 사람을 보유하게 되는 건 멋진 일이다.
- johnnypangs
훈련 방식에 대한 더 자세한 기술 정보와 다운로드 링크는 다음과 같습니다.
https://huggingface.co/thomsonreuters/Thomson-1.0-Small
(공개적으로 밝히자면 저는 TR 직원이지만, 이 모델을 만드는 데는 전혀 관여하지 않았습니다)
- x313
누군가 아직 이걸 하고 있다는 게 꽤 멋지네요. 사내 LLM 훈련은 2023-2024년에 매우 인기 있었는데, 그때는 도메인 특화 LLM이 해당 분야에서 GPT를 쉽게 능가할 수 있었습니다. 제 분야(세무/HR 기술)만 해도 Intuit, Workday, Indeed, LinkedIn이 모두 내부 모델을 훈련하고 있었던 걸로 기억합니다.
결국 추론 비용 때문에 그렇게 하는 것이 합리적이지 않게 되었습니다. GPU 사용률 30%로 내부에서 무언가를 실행하는 것은 API를 사용하는 것에 비해 비용 효율성이 너무 떨어집니다. Reuters가 이 근본적인 문제를 어떻게 해결할지 모르겠습니다.
- Arcuru
> 강력한 오픈소스 기반에서 시작하여 Thomson 훈련에 4천만 달러를 투자
그들이 자체 데이터로 오픈 가중치 모델을 파인튜닝하는 데 4천만 달러를 썼다는 뜻인가요? 무엇을 기반으로 만들었는지 궁금하네요.