Nel mondo legale moderno, l’efficienza e l’accuratezza nella gestione dei documenti sono fondamentali. LexisNexis, leader nel settore della ricerca legale, ha intrapreso un percorso innovativo per sviluppare assistenti AI che rispondano alle esigenze specifiche degli studi legali, utilizzando modelli linguistici compatti e personalizzati. Questo approccio mira a combinare l’intelligenza dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni con l’efficienza dei modelli più piccoli, creando strumenti potenti e su misura per i professionisti del diritto.
La distillazione dei modelli è una tecnica in cui un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) “insegna” a una versione più piccola di sé stesso. Questo processo consente di mantenere l’intelligenza e la capacità di comprensione del modello originale, riducendo al contempo le risorse computazionali necessarie. LexisNexis ha adottato questa metodologia per sviluppare Protégé, un assistente AI progettato per aiutare avvocati, associati e paralegali nella redazione e revisione di documenti legali, garantendo l’accuratezza delle citazioni in atti e memorie legali.
A differenza di assistenti legali generici, Protégé è stato progettato per adattarsi alle specifiche esigenze di ogni studio legale. LexisNexis ha riconosciuto l’importanza di un assistente AI che comprenda e si adatti ai flussi di lavoro unici di ogni organizzazione. Questo livello di personalizzazione è stato reso possibile grazie all’uso di modelli linguistici compatti, che possono essere fine-tuned (ossia, ulteriormente addestrati) per rispondere alle esigenze specifiche di ogni cliente, garantendo un’assistenza più mirata ed efficace.
LexisNexis ha adottato un approccio multimodale, integrando diversi modelli linguistici per affrontare una vasta gamma di compiti legali. Tra i modelli utilizzati vi sono quelli di Anthropic, OpenAI e Mistral. Questa diversificazione consente al sistema di selezionare il modello più adatto in base al compito specifico da eseguire, ottimizzando le prestazioni e i tempi di risposta. Ad esempio, per attività che richiedono una comprensione approfondita del linguaggio naturale, possono essere utilizzati modelli più complessi, mentre per compiti più semplici o per attività che richiedono risposte rapide, vengono impiegati modelli più snelli.
L’uso di modelli linguistici compatti offre numerosi vantaggi, tra cui:
- Efficienza Operativa: I modelli più piccoli richiedono meno risorse computazionali, riducendo i costi e migliorando i tempi di risposta.
- Personalizzazione: La distillazione consente di adattare i modelli alle esigenze specifiche degli utenti, offrendo soluzioni più mirate.
- Scalabilità: Le soluzioni basate su modelli compatti possono essere implementate su larga scala, garantendo un’assistenza legale efficace e accessibile.