Harvey là gì?

Đối với nghiên cứu luật lệ, nhóm tại Harvey đã hình dung ra một trải nghiệm mà bạn có thể sao chép/dán câu hỏi của khách hàng vào mô hình luật lệ và mô hình sẽ trả lời câu hỏi đó một cách đầy đủ và trích dẫn tất cả các nguồn của câu hỏi đó. Trước tiên, họ đã thử các kỹ thuật hiển nhiên: tinh chỉnh các mô hình nền tảng thông qua API công khai và xây dựng các hệ thống tạo tăng cường truy xuất (RAG). Nhưng họ đã gặp phải những hạn chế với một trường hợp sử dụng phức tạp và mở như vậy.

Weinberg giải thích: "Nếu bạn chỉ thực hiện truy xuất, bạn có thể trả lời những câu hỏi rất đơn giản về các lĩnh vực luật mà bạn không thực sự là chuyên gia, nhưng thực tế thì điều đó không hữu ích đối với hầu hết các luật sư". "Với nghiên cứu luật lệ, bạn đang tìm kiếm đạn dược cho lập luận của mình và điều đó khó thực hiện hơn nhiều".

Các mô hình nền tảng rất mạnh về lý luận, nhưng lại thiếu kiến ​​thức cần thiết cho công việc pháp lý. Vì vậy, Harvey quyết định hợp tác với OpenAI để xây dựng một mô hình được đào tạo tùy chỉnh cho phép họ đưa kiến ​​thức mới và các cách lý luận về kiến ​​thức đó vào các mô hình cơ sở.

Pereyra cho biết: "Không có vấn đề nào trong số này có giải pháp rõ ràng". “Phần lớn là ngồi lại với nhau, để luật sư của chúng tôi giải thích cách thức hoạt động của nghiên cứu luật lệ, để các nhà nghiên cứu của chúng tôi trình bày những gì chúng tôi đã làm và học hỏi từ OpenAI về các đòn bẩy mà chúng tôi phải có để tiếp cận vấn đề.”

Harvey và OpenAI đã hợp tác để bổ sung chiều sâu ngữ cảnh cần thiết, đầu tiên bắt đầu với luật lệ từ Delaware, sau đó mở rộng để bao gồm tất cả luật lệ của Hoa Kỳ. Họ đã bổ sung dữ liệu tương đương với 10 tỷ token để hỗ trợ mô hình luật lệ được đào tạo tùy chỉnh.

Để kiểm tra mô hình luật lệ, Harvey đã làm việc với 10 công ty luật lớn nhất. Họ cung cấp cho các luật sư bản so sánh kết quả từ mô hình luật lệ tùy chỉnh, so với kết quả từ tài khoản Chat GPT-4 cho cùng một câu hỏi. Họ đã rất ngạc nhiên về phản ứng mạnh mẽ như thế nào.

“97% thời gian, các luật sư thích kết quả từ mô hình luật lệ án lệ”, Weinberg cho biết. “Thông thường, đó là vì đó là câu trả lời dài hơn, đầy đủ hơn. Nó đi sâu vào sắc thái của câu hỏi và bao hàm nhiều luật lệ án lệ có liên quan hơn”.

Giảm ảo giác là một trong những động lực của Harvey khi xây dựng một mô hình tùy chỉnh và khoản đầu tư đã được đền đáp. “Mô hình luật lệ án lệ không chỉ không tạo ra các vụ án mà mỗi câu thực sự được hỗ trợ bởi vụ án mà nó trích dẫn”, Weinberg cho biết.

Khi họ triển khai mô hình này cho nhiều người dùng hơn, Harvey mong muốn khám phá các ứng dụng khác của mô hình luật lệ án lệ, chẳng hạn như soạn thảo các bản tóm tắt và động thái, hoặc giúp các luật sư hiểu cách luật lệ án lệ khác nhau giữa các khu vực pháp lý khác nhau.

Pereyra đã đưa ra lời khuyên này cho những người sáng lập khác làm việc trong lĩnh vực AI: “Đừng xây dựng cho các khả năng hiện tại của các mô hình ngày nay—hãy xây dựng cho nơi mà các mô hình sẽ xuất hiện. Giải quyết các phiên bản phức tạp hơn của các vấn đề để khi các phiên bản mô hình tốt hơn ra đời, chúng không được giải quyết như một tác dụng phụ.”

Harvey sẽ giải quyết vấn đề gì tiếp theo? Một trong những trọng tâm của họ là các tác nhân hoặc cách kết hợp nhiều lệnh gọi mô hình lại với nhau thành một đầu ra hoạt động duy nhất. Điều này sẽ đơn giản hóa trải nghiệm của người dùng và giảm lượng kỹ thuật và nhập nhanh mà người dùng cần thực hiện.

Tầm nhìn là Harvey sẽ đóng vai trò là thành viên hỗ trợ của nhóm. Weinberg cho biết: “Khối lượng công việc pháp lý đang tăng lên và các cộng sự dành vô số giờ cho các nhiệm vụ phức tạp nhưng thường xuyên”. “Cơ hội mà chúng tôi có, không chỉ với pháp lý mà còn với tất cả các dịch vụ chuyên nghiệp, là xử lý các nhiệm vụ thường xuyên để các chuyên gia có thể tập trung thời gian của họ vào các tương tác với khách hàng”.

Pereya cho biết: “Đây là nghiên cứu tiên tiến”. “Chúng tôi cần một đối tác sẵn sàng đầu tư nguồn lực để thử một cái gì đó mới. Chúng tôi đã xem xét tất cả các tùy chọn, nhưng chúng tôi chỉ tin tưởng vào việc xây dựng một mô hình được đào tạo tùy chỉnh với OpenAI”.

“Đây là nghiên cứu tiên tiến. Chúng tôi cần một đối tác sẵn sàng đầu tư nguồn lực để thử một cái gì đó mới. Chúng tôi đã xem xét tất cả các lựa chọn, nhưng chúng tôi chỉ tin tưởng vào việc xây dựng một mô hình được đào tạo tùy chỉnh với OpenAI.”

Xem thêm: mua tài khoản Chat GPT Plus chính hãng giá rẻ!