Thomson Reuters (Nasdaq/TSX: TRI), empresa global de conteúdo e tecnologia, anunciou o lançamento do Thomson, seu primeiro modelo de linguagem de grande porte (LLM) proprietário desenvolvido integralmente pela companhia.
A empresa utilizou uma base open source como ponto de partida e destinou US$ 40 milhões ao treinamento do modelo, incluindo investimentos em profissionais especializados e capacidade computacional. O resultado é uma tecnologia totalmente controlada pela Thomson Reuters e desenvolvida para reduzir os custos de inferência associados aos chamados modelos de fronteira.
“Durante anos, a indústria de IA tratou escala como a resposta: modelos maiores, mais poder computacional, mais investimento. O Thomson mostra que existe outro caminho”, afirmou Joel Hron, Chief Technology Officer da Thomson Reuters.
Segundo o executivo, a estratégia foi partir de uma estrutura tecnológica consolidada e direcionar seu desenvolvimento para as atividades profissionais consideradas mais relevantes pela companhia. A abordagem permite criar uma inteligência especializada, eficiente e sob controle da empresa. “Acreditamos que isso muda a economia da IA profissional”, disse.
O Thomson foi desenvolvido sobre uma base open source, mas passou por etapas adicionais de treinamento e especialização. O processo contou com técnicas avançadas de treinamento intermediário e pós-treinamento, além de décadas de conteúdo produzido por marcas como Westlaw, Practical Law, Checkpoint e Reuters. Centenas de especialistas também participaram do desenvolvimento, desde a definição dos objetivos de treinamento até as avaliações finais do modelo.
“O Thomson demonstra o que é possível alcançar quando se desenvolve IA sobre décadas de conteúdo proprietário e expertise editorial”, disse Steve Hasker, CEO da Thomson Reuters.
“Essa é uma vantagem exclusiva da Thomson Reuters, e os resultados comprovam isso: nossas avaliações iniciais mostram que o Thomson está em nível comparável aos modelos de fronteira mais recentes em diversas tarefas. Já estamos aplicando essa tecnologia no CoCounsel Legal, com mais funcionalidades e opções de IA soberana a caminho. Esse é o padrão que pretendemos continuar elevando”, acrescentou.
Até agora, menos de 10% do conteúdo da Thomson Reuters foi utilizado no treinamento do modelo. De acordo com a companhia, os próximos ganhos de desempenho não dependerão apenas da incorporação de mais dados, mas principalmente da busca por novas formas de especialização e compreensão proporcionadas pelo conteúdo proprietário e pelo conhecimento editorial acumulado ao longo de décadas.
Próximos passos
A primeira aplicação do Thomson será no recurso Tabular Analysis, do CoCounsel Legal. A ferramenta é voltada à análise estruturada de grandes volumes de documentos, um cenário em que a companhia espera obter benefícios com um modelo desenvolvido especificamente para esse tipo de tarefa.
O CoCounsel Legal continuará trabalhando com uma estratégia multimodelo, combinando o Thomson com outras soluções líderes de mercado de acordo com a aplicação e utilizando cada tecnologia nos casos em que apresentar maiores vantagens.
O Thomson será disponibilizado no Tabular Analysis para escritórios de advocacia e departamentos jurídicos corporativos em uma próxima atualização. A Thomson Reuters também pretende levar a família de modelos para outras soluções de seus portfólios jurídico e tributário, além de ampliar a oferta de alternativas de inteligência artificial soberana.
