Thomson Reuters lance son IA interne basée sur Qwen pour 40 M$
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Thomson Reuters choisit de développer son propre modèle de langage, baptisé Thomson et fondé sur Qwen d'Alibaba, pour un coût d'environ 40 millions de dollars sur deux ans. Les meilleurs résultats sont obtenus lorsque le modèle accède à des contenus propriétaires, notamment Westlaw.
La performance dépend de l'accès aux contenus internes
Les tests de performance montrent que le modèle atteint ses meilleurs résultats lorsqu'il a accès à du contenu interne, comme Westlaw. Joel Hron, directeur technique, précise que l'essentiel n'est pas l'intelligence en elle-même, mais de déterminer laquelle il est pertinent de posséder.
Un modèle interne fondé sur Qwen
Thomson Reuters a développé un modèle de langage interne baptisé Thomson, construit à partir de Qwen, le modèle d'Alibaba.
Un investissement de 40 M$ sur deux ans pour une IA propriétaire
Le coût du projet s'élève à environ 40 millions de dollars sur deux ans. Ce choix permet à Thomson Reuters de posséder son IA, plutôt que de louer des modèles proposés par OpenAI ou Anthropic.
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