法律研究の分野のイノベーターであるLexisNexisは、最近、ProtégéというAIアシスタントを立ち上げ、弁護士、アシスタント、および法律専門家に完全なサポートを提供することを目指しています。 Protégéの中心的な機能には、ユーザーの執筆を支援し、法的文書の校正と、苦情やブリーフィングで引用の正確性を確保することが含まれます。 LexisNexisの目標は、普遍的な法的AIアシスタントを作成するだけでなく、Protégéがさまざまな法律事務所のワークフローを学び、高度にカスタマイズされたサービスを提供できることを期待することです。
Protégéを開発する過程で、LexisNexisは人類とMistralの高度な大手言語モデル（LLMS）を最大限に活用し、ユーザーのニーズを最もよく満たすモデルを見つけようとしました。 LexisNexisの最高技術責任者であるJeff Riehl氏は、次のように述べています。場合によっては、LexisNexisは小さな言語モデル（SLM）を選択するか、パフォーマンスを改善し、コストを削減するために大きなモデルを蒸留します。
蒸留技術とは、大規模なモデルをより小さなモデルを「教える」ことを指します。これは、多くの組織でますます人気が高まっているアプローチです。通常、小さなモデルは、チャットボットや単純なコードの完了などのアプリケーションでうまく機能します。これは、LexisNexisがプロテジェで達成したいものです。このようにして、プロテジェはリソースの消費を減らしながら効率的なままにします。
LexisNexisはAIアプリケーションで豊富な経験を持ち、2024年7月にLexisNexis + AI Legal Research Centerを開始する前に、自然言語処理、深い学習、機械学習で何度も調査しました。Riehlは、2022年11月にChatGPTの発売以来、ジェネラティブおよび会話のAIの能力が彼らを興奮させ、Protégéの開発を促進したと述べました。
AIプラットフォームを構築するとき、LexisNexisは、Claude、OpenaiのGPT、Mistralなどのさまざまなモデルプロバイダーのモデルを使用して、マルチモデルアプローチを採用します。 「各ユーザーのタスクを個々のコンポーネントに分解し、各コンポーネントをサポートするための最適な大規模な言語モデルを見つけます。」たとえば、ユーザーがクエリを入力すると、Protégéは最初に微調整されたMistralモデルを使用してクエリを分析し、次にタスクを完了するのに最適なモデルに切り替えます。
現在、LexisNexisは主に微調整されたミストラルモデルに依存しており、他の方法では、Claudeモデルを使用する計画があります。同社はまた、Openaiの新しいモデルとGoogleのGeminiモデルを使用して、AIプラットフォームの機能をさらに強化することを検討しています。このマルチモデル戦略は、プロテジェの柔軟性を向上させるだけでなく、さまざまなタスクでの効率的なパフォーマンスを保証します。
単なる法務アシスタント以上のプロテジェは、法的文書の作成を支援し、法的ワークフローの次のステップを提案し、質問を生成し、引用をリンクして正確性を確保し、タイムラインを生成し、複雑な法的文書を要約することができます。 Riehlは、Protégéは、すべての法律専門家が特定の仕事のニーズをサポートするためにパーソナライズされたアシスタントを持つことを期待している、パーソナライズされたインテリジェントな法律アシスタントの予備的な試みであると指摘しています。
キーポイント：Protégéは、LexisNexisによって発売されたAIアシスタントであり、法律専門家にパーソナライズされたサポートを提供するように設計されています。 LexisNexisは、さまざまな大小の言語モデルを使用して、AIアシスタントの応答速度と精度を改善します。 Protégéは、法的文書の作成、問題の生成、複雑なコンテンツの要約を支援し、法的作業の知性を促進することができます。