LexisNexis, ein Innovator im Bereich der Rechtsforschung, hat kürzlich einen AI -Assistenten namens Protegé eingeführt, der darauf abzielt, Anwälten, Assistenten und Rechtspezialisten die volle Unterstützung zu bieten. Zu den Kernmerkmalen von Protegé gehören die Unterstützung von Benutzern beim Schreiben und Korrekturlesen von Rechtsdokumenten und die Gewährleistung der Richtigkeit von Zitaten in Beschwerden und Briefings. Das Ziel von Lexisnexis ist es nicht nur, einen universellen legalen KI -Assistenten zu schaffen, sondern zu hoffen, dass Protegé die Arbeitsabläufe verschiedener Anwaltskanzleien lernen und hochmobile Dienstleistungen anbieten kann.
Bei der Entwicklung von Protegé nutzte LexisNexis die fortschrittlichen Großsprachmodelle (LLMs) von anthropischen und Mistral voll und versuchten, die Modelle zu finden, die die Bedürfnisse der Benutzer am besten entsprechen. "Wir wählen das beste Modell basierend auf dem spezifischen Nutzungsszenario für die besten Ergebnisse und die schnellsten Reaktionszeiten", sagte Jeff Riehl, Chief Technology Officer bei LexisNexis. In einigen Fällen wählt LexisNexis ein kleines Sprachmodell (SLM) oder ein großes Modell, um die Leistung zu verbessern und die Kosten zu senken.
Die Destillationstechnologie bezieht sich darauf, große Modelle zu einem kleineren Modell zu lehren, ein Ansatz, der in vielen Organisationen immer beliebter wird. Kleine Modelle eignen sich in der Regel gut in Anwendungen wie Chatbots oder einfacher Codevervollständigung, genau das, was LexisNexis in Protegé erreichen möchte. Auf diese Weise kann Protegé den Ressourcenverbrauch verringern und gleichzeitig effizient bleiben.
LexisNexis verfügt über umfangreiche Erfahrung in AI -Anwendungen und hat bereits vor dem Start des LexisNexis + AI Legal Research Center im Juli 2024 in der Verarbeitung natürlicher Sprache, des Deep -Lernens und des maschinellen Lernens ein Vielfaches untersucht.
LexisNexis erstellt beim Erstellen einer KI-Plattform einen Multi-Model-Ansatz, wobei Modelle verschiedener Modellanbieter wie Claude, Openai's GPT und Mistral verwendet werden. "Wir zerlegen die Aufgaben jedes Benutzers in einzelne Komponenten und finden das beste große Sprachmodell, um jede Komponente zu unterstützen." Wenn der Benutzer beispielsweise eine Abfrage eingibt, verwendet Protegé zunächst ein fein abgestimmtes Mistral-Modell, um die Abfrage zu analysieren, und wechselt dann zu dem Modell, das am besten geeignet ist, um die Aufgabe zu erledigen.
Derzeit stützt sich LexisNexis hauptsächlich auf ein fein abgestimmtes Mistral-Modell, und in anderer Hinsicht besteht Pläne, das Claude-Modell zu verwenden. Das Unternehmen erwägt auch, das neue Modell von OpenAI und das Gemini -Modell von Google zu verwenden, um die Funktionen seiner KI -Plattform weiter zu verbessern. Diese Multimodell-Strategie verbessert nicht nur die Flexibilität von Protegé, sondern gewährleistet auch die effiziente Leistung in verschiedenen Aufgaben.
Protégé kann mehr als nur ein rechtlicher Assistent dabei helfen, Rechtsdokumente zu schreiben, was die nächsten Schritte im juristischen Arbeitsablauf vorschlägt, Fragen generiert, Zitate verknüpft, um die Genauigkeit zu gewährleisten, Zeitpläne zu generieren und komplexe Rechtsdokumente zusammenzufassen. Riehl stellt fest, dass Protegé ein vorläufiger Versuch von personalisierten und intelligenten Rechtshilfsmitteln sein wird, die hoffen, dass jeder juristische Fachmann einen personalisierten Assistenten hat, der seine spezifischen Arbeitsbedürfnisse unterstützt.
Wichtige Punkte: Protegé ist ein von LexisNexis ins Leben gerufenes KI -Assistent, der für juristische Fachkräfte eine personalisierte Unterstützung bietet. LexisNexis verwendet eine Vielzahl großer und kleiner Sprachmodelle, um die Reaktionsgeschwindigkeit und Genauigkeit von AI -Assistenten zu verbessern. Protégé kann dabei helfen, Rechtsdokumente zu schreiben, Probleme zu generieren und komplexe Inhalte zusammenzufassen und die Intelligenz der juristischen Arbeit zu fördern.