最終学習ランの費用は約 45 万ドル。Westlaw を持つ会社が、自前のフロンティアモデルを手に入れた。
トムソン・ロイターは 8 月 24 日、自社開発として初の大規模言語モデル Thomson を発表した。数十年分の Westlaw、Practical Law、Checkpoint、ロイターのコンテンツで学習させたもので、使われたのは同社のアーカイブの十分の一にも満たない。数百人の自社専門家が関与したという。人材と計算資源を含む総投資は約 4000 万ドル、最終学習ラン自体の費用はおよそ 45 万ドルだとしている。初期評価では、幅広いタスクで最新のフロンティアモデルと同等、とくに指示追従と引用の質で強みがあるという。まず CoCounsel Legal の Tabular Analysis に組み込まれ、CoCounsel は複数モデル構成のまま。より小さいオープンウェイト版が学術・非商用向けに Hugging Face で公開されている。
なぜ重要か競争力のあるモデルを訓練できるのは数十億ドルを持つ企業だけ——その主張が、誰も見ていなかった方向から試されている。トムソン・ロイターに計算資源の優位はない。あるのは、どの研究所も合法的には収集できない、ライセンス済みで整理された法務・税務のアーカイブだ。そこに 45 万ドルを投じたランが、顧客が実際に金を払う狭い業務でフロンティア水準に近づくなら、閉じたデータを抱える銀行も病院グループも出版社も、他社のモデルを借りる以外の選択肢を持つことになる。そして研究所側は、最も価値ある文章を持つ顧客から失い始める。
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