Una società di intelligenza artificiale legale ha costruito il proprio modello ed è partita da un modello cinese aperto
Harvey ha lanciato Harvey II con una funzione Memory che apprende lo stile di redazione di ogni avvocato, oltre a Tenet, il suo primo modello legale interno, post-addestrato da una versione del Kimi K3 a peso aperto di Moonshot.
Harvey, la società legale di intelligenza artificiale che ha trascorso tre anni a vendere l’accesso ai modelli di altre persone, ha annunciato martedì che ora ne ha uno proprio. Harvey Tenet è il primo modello proprietario dell’azienda addestrato specificamente per il lavoro legale, post-addestrato su finte controversie e fascicoli di casi a partire da una versione di Kimi K3 di Moonshot AI. Harvey afferma che Tenet raggiunge il livello di frontiera su importanti parametri di riferimento legali, funzionando alla pari con i modelli generali più forti a quello che descrive come un costo open source.
Tenet è arrivato insieme ad Harvey II, un ampio aggiornamento della piattaforma. Il fulcro è Memory, che apprende lo stile di redazione e le preferenze di un singolo avvocato e le trasferisce attraverso Harvey, Word, Outlook e gli agenti dell’azienda. Ci sono anche spazi, aree di collaborazione organizzate attorno a un argomento o progetto e agenti che iniziano a lavorare con i file, il contesto, le autorizzazioni e la cronologia di quell’argomento già caricati anziché dover sapere tutto da zero.
La scelta del modello è la parte interessante. Kimi K3 è un modello a peso aperto del laboratorio cinese Moonshot AI, il che significa che i parametri addestrati sono pubblicati affinché chiunque possa scaricarli e modificarli. La post-formazione, in parole povere, è ciò che fai dopo che la parte costosa è terminata: prendi un modello che sa già come funziona la lingua e gli insegni le abitudini di un dominio specifico. Harvey non ha speso una fortuna costruendo un modello dal nulla. Ci è voluta una forte base aperta e l’ha reso un avvocato. Questo è un percorso che i laboratori più grandi non possono offrire, perché non cedono il proprio peso, ed è ora il programma standard per qualsiasi azienda con dati di dominio approfondito e nessuna voglia di una corsa di formazione da miliardi di dollari.
Due cose da tenere con i piedi per terra. “Livello di frontiera su importanti parametri di riferimento legali” è l’affermazione di Harvey sull’inquadramento di Harvey, senza valutazione indipendente, e i parametri di riferimento legali sono un campo sottile e contestato. E le funzionalità di memoria sono veramente utili ma anche veramente appiccicose: un sistema che ha imparato come scrivi è un sistema che troverai più difficile abbandonare. Questo non è uno scandalo, è il modello di business e vale la pena menzionarlo.
Cosa significa per te: se lavori vicino alla legge, aspettati che i tuoi strumenti smettano di essere chatbot generici con una veste legale. La direzione sono sistemi che già conoscono l’argomento su cui ti trovi e il modo in cui scrivi. Più in generale, questo è un buon esempio del perché i modelli a peso aperto sono importanti anche se non ne scarichi mai uno. Permettono alle aziende più piccole di costruire prodotti specializzati seri, il che significa più concorrenza e prezzi più bassi per tutti a valle. Se gestisci un’attività con molti documenti specifici del dominio, la strada di Harvey è ora tecnicamente a portata di mano per molto meno denaro rispetto a un anno fa. Se ne valga la pena dipende interamente da quanto del tuo lavoro è veramente diverso da quello di tutti gli altri.
Fonti
Hollywood e il proprietario di TikTok hanno firmato una tregua sui video AI, ma non sulla parte che conta di più
La Motion Picture Association e ByteDance hanno concordato un quadro globale per la protezione della proprietà intellettuale in Seedance e Seedream. Riguarda i filtri e le credenziali dei contenuti, non se la formazione sui film protetti da copyright fosse legale.
