Thomson Reuters bringt nach einer Investition von 40 Millionen Dollar sein eigenes KI-Modell auf den Markt.

Thomson Reuters macht mit der Einführung von Thomson, dem ersten firmeneigenen Modell für große Sprachen, einen wichtigen Schritt im Bereich der generativen KI. Das Modell wurde mit einer Investition von 40 Millionen US-Dollar trainiert und ermöglicht Thomson Reuters eine bessere Kontrolle über seine KI-Infrastruktur, Kosten und Daten.

Thomson Reuters startet jetzt Thomson, Das Unternehmen hat mit LLM sein erstes eigenes großes Sprachmodell entwickelt. Durch diese Investition geht es nun von der hauptsächlichen Integration externer KI-Modelle hin zum Besitz und zur Kontrolle eines zentralen Teils der KI-Technologie, die in den professionellen Dienstleistungen des Unternehmens eingesetzt wird.

Im Gegensatz zu vielen der größten KI-Unternehmen, die Milliarden in Rechenkapazität und Infrastruktur investiert haben, verfolgt Thomson Reuters eine andere Strategie. Thomson baut auf einem etablierten Open-Source-Modell auf, das weiterentwickelt und für die Anwendungsfälle des Unternehmens spezialisiert wurde.

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Insgesamt hat Thomson Reuters investiert 40 Millionen Dollar beim Training des Modells, einschließlich Fähigkeiten und Rechenkapazität.

Laut dem Unternehmen handelt es sich beim Ergebnis um ein KI-Modell, das sich vollständig im Besitz von Thomson Reuters befindet und von diesem kontrolliert wird, während die Kosten für den Betrieb des Modells deutlich niedriger sein sollen als bei herkömmlichen Frontier-Modellen.

Basierend auf eigenen Daten von Thomson Reuters

Ein wichtiger Bestandteil der Strategie ist der umfassende Zugang des Unternehmens zu professionellen und branchenspezifischen Inhalten.

Thomson wurde mit Unterstützung jahrzehntelanger Erfahrung von Thomson Reuters in den Bereichen Inhalte, Technologie und Fachgebiete entwickelt. Die Arbeit umfasst Ressourcen von Westlaw, Practical Law, Checkpoint und Reuters.

Darüber hinaus haben sich Hunderte von Fachexperten an dem Prozess beteiligt, von der Gestaltung der Ausbildungsziele bis hin zur abschließenden Bewertung des Modells.

Laut Thomson Reuters wurden bisher weniger als zehn Prozent der Inhalte des Unternehmens zum Trainieren des Modells verwendet.

Das Unternehmen sieht daher weiterhin Potenzial für die Weiterentwicklung von Thomson durch weitere Spezialisierung anstatt durch die bloße Erhöhung der Menge an Trainingsdaten.

Die Entwicklung immer größerer KI-Modelle in Frage stellen

Die Markteinführung erfolgt zu einem Zeitpunkt, an dem sich die KI-Branche seit mehreren Jahren auf immer größere Modelle, größere Datensätze und rasant wachsende Investitionen in Rechenkapazität konzentriert.

Thomson Reuters ist der Ansicht, dass Thomson zeigt, dass es einen alternativen Weg gibt.

Indem Unternehmen von einem soliden Basismodell ausgehen und dieses dann für spezifische berufliche Aufgaben spezialisieren, können sie laut Thomson Reuters, die Entwicklung fortschrittlicher KI zu deutlich geringeren Kosten.

Joel Hron, Chief Technology Officer bei Thomson Reuters, beschreibt das Modell als Beispiel dafür, wie sich die Ökonomie der professionellen KI verändern könnte.

Die ersten Auswertungen des Unternehmens sollen außerdem zeigen, dass Thomson bei verschiedenen Aufgaben mit modernen Spitzenmodellen mithalten kann.

Die Souveränität der KI gewinnt zunehmend an Bedeutung.

Ein zentraler Bestandteil der Einführung betrifft ebenfalls KI-Souveränität.

Für Unternehmen und Organisationen werden Fragen darüber, wie KI-Modelle trainiert werden, wo sie ausgeführt werden, welche Verhaltensweisen und Voreingenommenheiten eingebaut werden und wie Informationen geschützt werden, immer wichtiger.

Durch den Besitz des Modells selbst erlangt Thomson Reuters eine größere Kontrolle über die gesamte Wertschöpfungskette.

Zudem verringert es die Abhängigkeit von externen KI-Anbietern und gibt dem Unternehmen mehr Kontrolle darüber, wie die Technologie in Produkten eingesetzt wird, bei denen Sicherheit, Datenschutz und Genauigkeit von entscheidender Bedeutung sind.

Thomson Reuters hebt insbesondere die Fähigkeit des Modells hervor, komplexen Anweisungen zu folgen und mit umfangreichem domänenspezifischem Material zu arbeiten.

Laut Thomson Reuters deuten erste Ergebnisse des Unternehmens darauf hin, dass die Kombination eigener Trainingsdaten, menschlicher Expertise und eines soliden Basismodells Ergebnisse hervorbringen kann, die nicht allein durch den Zugriff eines allgemeinen KI-Modells auf relevante Informationen erreicht werden können.

Unabhängige Experten testen Thomson

Im Vorfeld des Starts Thomson Reuters stellte das Modell auch einer Gruppe von Forschern und Experten aus den Bereichen Recht und KI zur Verfügung.

Ziel ist es, externen Akteuren die Möglichkeit zu geben, die Leistungsfähigkeit des Modells zu bewerten und zur kontinuierlichen Validierung und Weiterentwicklung beizutragen.

Das Unternehmen plant, Thomson auch in den kommenden Monaten weiterhin für externe Evaluierungen zur Verfügung zu stellen.

Eine kleinere Version von Thomson wird ebenfalls erhältlich sein. Offenes Gewichtsmodell via Hugging Face Für akademische und nichtkommerzielle Zwecke.

Die erste Verwendung erfolgt in CoCounsel Legal

Die erste kommerzielle Implementierung von Thomson erfolgt in Tabellarische Analyse in Rechtsberatung.

Die Funktion dient der strukturierten Analyse großer Dokumentenmengen, einem Bereich, in dem Thomson Reuters der Ansicht ist, dass ein spezialisiertes KI-Modell klare Vorteile bieten kann.

CoCounsel Legal wird weiterhin mehrere KI-Modelle einsetzen, wobei Thomson dort zum Einsatz kommt, wo das eigene Modell den größten Nutzen verspricht, während für andere Aufgaben andere führende Modelle verwendet werden können.

Es wird erwartet, dass Thomson in einer demnächst erscheinenden Version als Tabular Analysis-Lösung für Anwaltskanzleien und Rechtsabteilungen von Unternehmen verfügbar sein wird.

Thomson Reuters plant anschließend, die Modelle in weiteren Bereichen des Rechts- und Steuerportfolios des Unternehmens einzuführen.

Eigene KI wird zu einem strategischen Vorteil

Die Produkteinführung verdeutlicht eine breitere Entwicklung im Unternehmensmarkt für KI.

Da generative KI in unternehmenskritischen Systemen eine immer wichtigere Rolle spielt, geht es im Wettbewerb nicht mehr nur darum, welches Modell das größte oder leistungsstärkste ist. Die Kontrolle über Daten, Trainingsprozesse, Kosten, Infrastruktur und das Verhalten des Modells gewinnt zunehmend an Bedeutung.

Für Thomson Reuters bedeutet Thomson, dass das Unternehmen nun einen weiteren zentralen Teil seiner technologischen Wertschöpfungskette kontrolliert.

Das Unternehmen verfügt bereits über die Inhalte, das Fachwissen und die professionellen Tools. Mit Thomson erhält es zudem ein eigenes KI-Modell, das für zukünftige professionelle Arbeitsabläufe weiterentwickelt und spezialisiert werden kann.