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जब एक कानूनी अनुसंधान कंपनी लेक्सिसिनेक्सिस ने अपना एआई सहायक प्रोटेगी बनाया, तो वह एक बड़े मॉडल को तैनात किए बिना अपने कौशल से लाभान्वित होने का सबसे अच्छा तरीका खोजना चाहता था।
प्रोटगी के उद्देश्य का उद्देश्य वकीलों, सहकर्मियों और पैरालेगल्स को कानूनी दस्तावेज लिखने और लिखने और यह सुनिश्चित करने में मदद करना है कि शिकायतें और ब्रीफ जो कुछ भी वे उद्धृत करते हैं, उसके लिए सटीक हैं। हालांकि, लेक्सिसिनेक्सिस एक सामान्य कानूनी एआई सहायक नहीं चाहता था; वे एक ऐसा बनाना चाहते थे जो पे फर्म के वर्कफ़्लो को सीखता है और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है।
लेक्सिसिनेक्सिस को बड़े भाषा मॉडल डेल्स (एलएलएम) के लिए एन्थ्रोपिक और मिस्ट्रल की शक्ति लाने और उपयोगकर्ता के प्रश्नों, लेक्सिसिनेक्सिस कानूनी और पेशेवर सीटीओ, जेफ रेहल, वेंचरबीट के लिए सबसे अच्छा टेम्प्लेट खोजने का अवसर था।
“हम अपने बहु-मॉडल दृष्टिकोण के हिस्से के रूप में एक विशिष्ट उपयोग मामले के लिए सबसे अच्छा मॉडल का उपयोग करते हैं। हम उस मॉडल का उपयोग करते हैं जो सबसे तेज़ प्रतिक्रिया समय के साथ सबसे अच्छा परिणाम प्रदान करता है,” रिहाल ने कहा। “कुछ उपयोग के मामलों के लिए, यह एक छोटी भाषा मॉडल होगा जैसे कि मिस्ट्रल या हम प्रदर्शन में सुधार करने और लागत को कम करने के लिए आसवन करेंगे।”
जबकि LLMS अभी भी AI एप्लिकेशन बनाने का मूल्य प्रदान करता है, कुछ संगठन छोटे -लैंगुएज मॉडल डेल्स (SLM) का उपयोग करके LLMS को डिस्टिलिंग की ओर मुड़ते हैं या उसी मॉडल का एक छोटा संस्करण बन जाते हैं।
आसवन, जहां एलएलएम एक छोटा मॉडल “सिखाता है”, कई संगठनों के लिए एक लोकप्रिय तरीका बन गया है।
छोटे मॉडल अक्सर चैटबॉट्स या सरल कोड पूर्णता जैसे अनुप्रयोगों के लिए सबसे अच्छा काम करते हैं, जो लेक्सिसिनेक्स प्रोटगी के लिए उपयोग करना चाहते थे।
यह पहली बार नहीं है कि लेक्सिसिनेक्सिस ने जुलाई 2024 में अपना कानूनी अनुसंधान हब लेक्सिसिनेक्स + एआई शुरू करने से पहले ही एआई आवेदन किया था।
“हमने अतीत में कई एआई का उपयोग किया है, जो प्राकृतिक भाषा प्रक्रिया, कुछ गहरी शिक्षा और मशीन सीखने के आसपास अधिक था।” “जब नवंबर 2022 में चैटगैप शुरू किया गया था, तो यह वास्तव में बदल गया, क्योंकि इससे पहले, एआई क्षमताएं बहुत सारे दृश्यों के पीछे थीं। लेकिन एक बार चैटगैप के बाहर आने के बाद, क्षमताएं पैदा करते हैं, इसकी बातचीत क्षमताएं हमारे लिए बहुत दिलचस्प थीं।”
छोटे, ठीक ट्यून किए गए मॉडल और मॉडल रूटिंग
रेहल ने कहा कि लेक्सिसिनेक्सिस अपने एआई प्लेटफॉर्म का निर्माण करते समय अधिकांश प्रमुख मॉडल प्रदाताओं के विभिन्न मॉडलों का उपयोग करता है। Lexicinexes + AI ने एंथ्रोपिक, Openai के GPT मॉडल और मिस्टेर के मॉडल के क्लाउड मॉडल का उपयोग किया।
इस मल्टीमॉडल दृष्टिकोण ने हर कार्य को तोड़ने में मदद की, उपयोगकर्ता प्लेटफ़ॉर्म पर करना चाहते थे। ऐसा करने के लिए, इसे मॉडल के बीच लेक्सिसिनेक्सिस को स्विच करने के लिए अपने मंच को वास्तुकार करना था।
रिहाल ने कहा, “हम व्यक्तिगत घटकों में जो भी काम कर रहे थे, हम उसे तोड़ देंगे, और फिर हम उस घटक का समर्थन करने के लिए सबसे अच्छे बड़े भाषा मॉडल की पहचान करेंगे। एक उदाहरण यह है कि हम उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज की गई क्वेरी का मूल्यांकन करने के लिए मिस्टल का उपयोग करेंगे।”
प्रोटगी के लिए, कंपनी कानूनी उपयोग के मामलों के लिए एक त्वरित प्रतिक्रिया समय और मॉडल चाहती थी। तो यह रिहाल को मॉडल के “फाइन-ट्यून” संस्करण कहता है, जो कि एलएलएम या डिस्टिल्ड मॉडल के अनिवार्य रूप से छोटे वजन संस्करण हैं।
उन्होंने कहा, “आपको क्वेरी का मूल्यांकन करने के लिए GPT-4O की आवश्यकता नहीं है, इसलिए हम इसे अधिक परिष्कृत काम के लिए उपयोग करते हैं, और हम मॉडल बदलते हैं।”
जब कोई उपयोगकर्ता किसी विशेष मामले के बारे में एक प्रश्न पूछता है, तो पहला मॉडल यह पिंग एक अच्छा ट्यून्ड मिसेट्रल है, “क्वेरी का मूल्यांकन करने के लिए, फिर यह तय करें कि क्वेरी का उद्देश्य और उद्देश्य क्या है” कार्य को पूरा करने के लिए मॉडल डेल पर स्विच करने से पहले। रेहल ने कहा कि अगला मॉडल एलएलएम हो सकता है जो एक खोज इंजन या अन्य मॉडल के लिए नए प्रश्नों का उत्पादन करता है जो परिणामों को सारांशित करता है।
अभी, लेक्सिसिनेक्सिस काफी हद तक ठीक-ठाक रहस्य मॉडल पर निर्भर करता है, हालांकि रिहाल ने कहा कि उन्होंने क्लाउड के फाइन-ट्यून संस्करण का उपयोग किया था “जब यह पहली बार बाहर आया था; हम आज इसका उपयोग नहीं कर रहे हैं, लेकिन अन्य तरीकों से।” Lexicinexis अन्य खुले मॉडलों का उपयोग करने में भी रुचि रखते हैं, खासकर क्योंकि कंपनी पिछले साल नए सुदृढीकरण की ठीक-ट्यूनिंग क्षमताओं के साथ सामने आई है। Lexicinexis अपने प्लेटफॉर्म के लिए O3 सहित Openai के तर्क मॉडल का मूल्यांकन करने की प्रक्रिया में है।
रीहल ने कहा कि यह Google के मिथुन मॉडल का भी उपयोग कर सकता है।
Lexicinexes अपने सभी AI प्लेटफार्मों को अपने स्वयं के JNWLEGE ग्राफ के साथ वापस करता है ताकि वसूली संवर्धित पीढ़ी (RAG) क्षमताओं, विशेष रूप से प्रोटगी, विशेष रूप से एजेंसी में की जा सके।
एआई कानूनी सुइट
जेनेरिक एआई के आगमन से पहले ही, लेक्सिसिनेक्सिस ने कानूनी उद्योग में काम करने के लिए चैटबॉट रखने की संभावना का परीक्षण किया। 2017 में, कंपनी ने एआई सहायक का परीक्षण किया, जो कंपनी के लेक्सिसिनेक्स + एआई प्लेटफॉर्म के आईबीएम के वाटसन -रुन रॉस और प्रोटगी के साथ प्रतिस्पर्धा करेगी, जो लेक्सिसिनेक्सिस की एआई सेवाओं के साथ लाती है।
प्रोटागी कानूनी कंपनियों को उन कार्यों के साथ मदद करता है जो पैरालेगल्स या सहकर्मी करते हैं। यह कानूनी ब्रीफ और शिकायतें लिखने में मदद करता है जो कंपनियों के दस्तावेजों और डेटा पर आधारित हैं, कानूनी वर्कफ़्लो के लिए आगे के चरणों को इंगित करते हैं, खोज में सुधार करने के लिए नए संकेतों का सुझाव देते हैं, गवाही के लिए प्रश्नों का मसौदा तैयार करते हैं और सटीकता के लिए फाइलिंग में लिंक उद्धरण ढूंढते हैं, निश्चित रूप से, जटिल कानूनी दस्तावेज।
“हम प्रोटगी को निजीकरण और एजेंसी क्षमताओं के प्रारंभिक चरण के रूप में देखते हैं,” रिहल ने कहा। “विभिन्न प्रकार के वकीलों के बारे में सोचें: एम एंड ए, मुकदमा, अचल संपत्ति। हम आपके द्वारा किए गए विशिष्ट कार्य के आधार पर अधिक से अधिक व्यक्तिगत बनेंगे। हमारी दृष्टि यह है कि प्रत्येक कानूनी पेशेवर के पास एक व्यक्तिगत सहायक होगा जो उन्हें काम करने के आधार पर काम करने में मदद करने के लिए होगा, जो अन्य वकील करते हैं।”
प्रोटगी अब अन्य कानूनी अनुसंधान और तकनीकी प्लेटफार्मों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा कर रही है। OMS MSSON REUTERS ने Openai के O1-Mini-Model को अपने कोकॉन्सुअल लीगल असिस्टेंट के लिए अनुकूलित किया। हार्वे, जिन्होंने लेक्सिसिनेक्सिस सहित निवेशकों से मिलियन 300 मिलियन एकत्र किए हैं, एक कानूनी एआई सहायक भी हैं।
