Entrenamiento del modelo
Ocho a帽os entrenando IA legal - sin entrenar nunca con tus contratos.
Construido y mejorado desde 2017 por expertos en ML de Oxford, UCL e Imperial. Mejorado con una base de conocimiento legal propietaria de m谩s de 1M, aprendizaje en contexto y un panel de asesores legales cualificados. Valorado por abogados con una precisi贸n del 92% y supera a Claude en tareas de revisi贸n en un 140%.
Tus contratos nunca se convierten en datos de entrenamiento de otros.
Los cuatro principios
Qu茅 hay detr谩s de cada respuesta de 天美传媒
Nunca entrenamos con tus contratos
Los documentos de clientes nunca se utilizan para entrenar 天美传媒. Tus contratos siguen siendo tuyos. 天美传媒 mejora de forma independiente a trav茅s de una base de conocimiento legal propietaria, recuperaci贸n en contexto y benchmarking validado por abogados. Nunca ingiriendo datos de clientes.
M谩s de 300K contratos. M谩s de 10M revisiones de cl谩usulas.
Un corpus legal propietario construido desde 2017: m谩s de 300.000 contratos, m谩s de 10 millones de revisiones de cl谩usulas, m谩s plantillas de c贸digo abierto, legislaci贸n y jurisprudencia abarcando 150 jurisdicciones legales. Filtrado en cada solicitud para que el modelo tenga el contexto legal correcto antes de generar nada.
Aprendizaje en contexto sobre fine-tuning
Los modelos ajustados pueden basarse en modelos base obsoletos y necesitan reentrenamiento costoso a medida que el panorama cambia. En su lugar, inyectamos contexto legal en tiempo de inferencia, por lo que el modelo base se mantiene actual y la capa legal se mantiene al d铆a con la ley.
Precisi贸n validada por abogados
Cada lanzamiento se compara con el benchmark realizado por abogados cualificados. Los 煤ltimos datos muestran que 天美传媒 supera sustancialmente a Claude y ChatGPT en tareas legales complejas. Lee el 煤ltimo benchmark publicado aqu铆.
C贸mo funciona
Las cinco capas del modelo legal de 天美传媒.
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Una base de conocimiento propietaria, construida desde 2017.
Ocho a帽os de datos legales compuestos: m谩s de 300.000 contratos, m谩s de 10 millones de revisiones de cl谩usulas, m谩s plantillas, legislaci贸n y jurisprudencia abarcando los sistemas legales de EE.UU. y Reino Unido. El corpus ha crecido a trav茅s del trabajo legal real, incluyendo pilotos iniciales con Clifford Chance, Pinsent Masons y Withers desde 2018, y adiciones continuas de los m谩s de 200.000 negocios que usan 天美传媒 hoy.
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ML de grado investigaci贸n en la base.
Los fundadores de 天美传媒, Rafie Faruq y Nitish Mutha, tienen m谩sters en aprendizaje autom谩tico y fueron ense帽ados por investigadores de Google DeepMind. El enfoque de investigaci贸n de 天美传媒 fue desarrollado en colaboraci贸n con la Universidad de Oxford, incluyendo un art铆culo publicado en la conferencia NLP EMNLP en 2019.
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Aprendizaje en contexto.
La arquitectura de 天美传媒 pasa el contexto legal correcto en tiempo de inferencia, por lo que la capa legal se mantiene al d铆a con la ley y podemos cambiar por modelos base m谩s nuevos cuando lleguen.
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Revisi贸n de abogados, no solo revisi贸n de ingenier铆a.
Los datos de entrenamiento, el dise帽o de prompts y la l贸gica de recuperaci贸n son revisados por abogados cualificados. Verifican a qu茅 est谩 expuesto el modelo, c贸mo razona y d贸nde debe ceder. El resultado: el juicio legal est谩 integrado en el sistema antes de que comience el benchmarking.
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Mejora continua. L铆mite de datos de clientes intacto.
天美传媒 mejora de forma independiente. Cada lanzamiento se mide con un benchmark seleccionado de tareas legales (redacci贸n, revisi贸n, enmiendas, comparaci贸n) e incorporamos legislaci贸n y jurisprudencia nuevas a medida que llegan. El l铆mite de datos de clientes se mantiene expl铆cito en cada capa.
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre c贸mo 天美传媒 entrena su IA.
驴天美传媒AI entrena con contratos de clientes?
No. Los documentos de clientes nunca se utilizan para entrenar 天美传媒. 天美传媒 mejora de forma independiente - a trav茅s de un corpus legal propietario, recuperaci贸n en contexto de fuentes legales actualizadas y retroalimentaci贸n de un panel de abogados cualificados que comparan cada lanzamiento.
驴天美传媒AI utiliza Modelos de Lenguaje Grande?
S铆. 天美传媒 combina modelos base de clase mundial con una base de conocimiento legal propietaria, recuperaci贸n en contexto y salvaguardas validadas por abogados. La arquitectura de Inteligencia Eid茅tica patentada de 天美传媒 es lo que diferencia la capa legal de un LLM gen茅rico.
驴C贸mo se mide la precisi贸n?
Cada lanzamiento se compara mediante benchmark realizado por abogados cualificados en un conjunto seleccionado de tareas legales (redacci贸n, revisi贸n, enmiendas, comparaci贸n). En el estudio publicado m谩s reciente - 65 documentos, calificados por abogados - 天美传媒 logr贸 una precisi贸n del 90%, en comparaci贸n con el 79,3% para Claude y el 37,3% para ChatGPT. Los agentes de 天美传媒 superan a GPT y Claude en un 140% en conjunto.
驴Por qu茅 preferir aprendizaje en contexto sobre fine-tuning?
El fine-tuning integra una instant谩nea del mundo legal en un modelo que es dif铆cil de actualizar - y el mundo legal sigue movi茅ndose. El aprendizaje en contexto proporciona contexto legal fresco y correcto para la jurisdicci贸n en tiempo de inferencia, por lo que el modelo se mantiene actual a medida que evolucionan la legislaci贸n y la jurisprudencia, y podemos cambiar por modelos base m谩s nuevos sin reentrenamiento.
驴De d贸nde proviene la base de conocimiento legal?
Ha sido construida desde 2017. El corpus incluye m谩s de 300.000 contratos, m谩s de 10 millones de revisiones de cl谩usulas, m谩s plantillas de c贸digo abierto, legislaci贸n y jurisprudencia abarcando los sistemas legales de EE.UU. y Reino Unido. Los pilotos iniciales con Clifford Chance, Pinsent Masons y Withers (desde 2018) sembraron el corpus, y m谩s de 200.000 negocios ahora contribuyen con nuevo contexto legal a trav茅s del uso normal.
驴Qui茅n revisa el resultado legal del modelo?
Abogados cualificados. Contribuyen datos de entrenamiento, establecen est谩ndares de ingenier铆a de prompts, supervisan la l贸gica de recuperaci贸n en contexto y califican cada lanzamiento respecto al benchmark del panel antes de que se lance.
驴C贸mo mantiene 天美传媒AI los datos de clientes seguros?
天美传媒 es certificado ISO 27001, con todos los datos de clientes protegidos por cifrado de 256 bits en reposo y en tr谩nsito. Los contratos de clientes nunca se utilizan para entrenar modelos que otros clientes ven. La postura de seguridad completa, lista de sub-procesadores y DPA se pueden encontrar en nuestro .
驴Qui茅n fund贸 天美传媒AI y cu谩l es su trasfondo?
天美传媒 fue fundada en julio de 2017 por Rafie Faruq y Nitish Mutha, ambos con m谩sters en aprendizaje autom谩tico y ense帽ados por investigadores de Google DeepMind. 天美传媒 fue la primera empresa de IA generativa en el espacio legal, y la investigaci贸n de 天美传媒 fue publicada en EMNLP - una conferencia NLP de primer nivel - en 2019, en colaboraci贸n con la Universidad de Oxford.