Thomson Reuters công bố mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) độc quyền có tên Thomson, được đào tạo chỉ với 40 triệu USD, thấp hơn nhiều so với chi phí hàng tỷ USD của các đối thủ. Mô hình này được xây dựng dựa trên kho dữ liệu pháp lý và chuyên môn hơn 175 năm của công ty, hứa hẹn mang lại hiệu suất ngang tầm các mô hình tiên phong trong các tác vụ chuyên ngành pháp lý và thuế.

Thomson Reuters ra mắt mô hình AI riêng mang tên Thomson, đối đầu trực tiếp các 'ông lớn'

Thomson Reuters vừa chính thức trình làng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) độc quyền có tên Thomson, được phát triển nội bộ với mức đầu tư chỉ 40 triệu USD. Đây là bước đi chiến lược nhằm chứng minh rằng không cần chi hàng tỷ USD, các công ty chuyên ngành vẫn có thể tạo ra những mô hình AI hiệu quả và an toàn dựa trên kho dữ liệu độc quyền của mình.

Bằng cách khởi đầu từ một nền tảng mã nguồn mở vững chắc và tận dụng hơn 175 năm dữ liệu pháp lý, thuế và báo chí, Thomson được định vị là mô hình AI chuyên sâu cho giới chuyên gia, đặc biệt trong lĩnh vực pháp lý và tài chính. Sự ra đời của Thomson đánh dấu bước chuyển của Thomson Reuters từ một công ty tích hợp nội dung thành một công ty phát triển trí tuệ nhân tạo, mở ra hướng đi mới cho ngành công nghiệp AI đang bị chi phối bởi cuộc đua về quy mô và chi phí.

Chiến lược "vàng thau lẫn lộn": Đầu tư ít nhưng thông minh

Trong khi các phòng lab AI hàng đầu thế giới tiêu tốn hàng tỷ USD cho hạ tầng tính toán và nhiều năm xây dựng, Thomson Reuters đã chọn một con đường khác. Họ bắt đầu từ một mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ, sau đó đầu tư 40 triệu USD để đào tạo chuyên sâu (mid-training) và tinh chỉnh (post-training) mô hình này trên nguồn dữ liệu độc quyền từ các hệ thống pháp lý nổi tiếng như Westlaw, Practical Law, Checkpoint và hãng tin Reuters.

Joel Hron, Giám đốc Công nghệ của Thomson Reuters, nhấn mạnh:

"Trong nhiều năm, ngành công nghiệp AI coi quy mô là câu trả lời: mô hình lớn hơn, tính toán nhiều hơn, tiền nhiều hơn. Thomson cho thấy có một con đường khác. Hãy bắt đầu từ nền tảng mạnh, chuyên sâu hóa cho công việc quan trọng, bạn có thể xây dựng trí tuệ có năng lực cao, hiệu quả hơn nhiều và hoàn toàn nằm trong tầm kiểm soát của mình."

Mô hình này mới chỉ được đào tạo trên dưới 10% tổng kho nội dung của Thomson Reuters, nhưng kết quả ban đầu cho thấy hiệu suất ngang ngửa các mô hình tiên phong khác như ChatGPT hay Claude trong các bài kiểm tra về luật và thuế.

AI có chủ quyền: Yếu tố then chốt cho giới chuyên gia

Một điểm khác biệt lớn của Thomson nằm ở khái niệm AI có chủ quyền (AI Sovereignty). Đối với các công ty luật, tập đoàn tài chính, việc ai sở hữu mô hình, dữ liệu của họ được xử lý ở đâu và như thế nào là vấn đề sống còn.

Thomson Reuters khẳng định mô hình của họ cho phép khách hàng kiểm soát hoàn toàn, không bị phụ thuộc vào bên thứ ba. Khách hàng sẽ có tùy chọn triển khai mô hình trên hạ tầng riêng (sovereign AI), giúp bảo vệ dữ liệu tuyệt đối. Ngoài ra, dữ liệu của khách hàng sẽ không được sử dụng để huấn luyện mô hình mà không có sự đồng ý rõ ràng.

Đánh giá từ các chuyên gia độc lập cũng rất tích cực. Giáo sư Jonathan H. Choi từ Trường Luật Đại học Washington chia sẻ:

"Tôi đã thử nghiệm Thomson với ChatGPT và Claude bằng những câu hỏi khó nhất mà sinh viên từng hỏi trong lớp Thuế Doanh nghiệp của tôi. Cả ba mô hình đều trả lời chính xác, nhưng tôi thích câu trả lời của Thomson hơn cả, đặc biệt là các đường dẫn đến tài liệu tham khảo, giúp câu trả lời trở nên minh bạch và hữu ích hơn cho công việc pháp lý."

Bước đi đầu tiên: Tích hợp vào CoCounsel Legal

Thomson sẽ được triển khai đầu tiên trong tính năng Tabular Analysis của bộ công cụ CoCounsel Legal - công cụ AI dành cho luật sư. Đây là môi trường lý tưởng để phát huy thế mạnh của mô hình khi xử lý các tài liệu có cấu trúc phức tạp, khối lượng lớn.

Mặc dù vậy, Thomson Reuters vẫn giữ chiến lược đa mô hình (multi-model) cho CoCounsel, sử dụng Thomson ở những tác vụ mà nó vượt trội và dùng các mô hình hàng đầu khác ở những phần còn lại. Trong tương lai, họ có kế hoạch mở rộng Thomson sang các mảng thuế, kế toán và kiểm toán.

Đáng chú ý, Thomson Reuters cũng công bố sẽ phát hành phiên bản "nhỏ" của Thomson dưới dạng open-weight trên Hugging Face cho mục đích học thuật và phi thương mại để cộng đồng nghiên cứu cùng đánh giá và phát triển.

Tác động đối với thị trường AI Việt Nam

Sự ra đời của Thomson mang đến bài học quan trọng cho cộng đồng AI Việt Nam. Thay vì chạy đua xây dựng các mô hình nền tảng với chi phí khổng lồ, các doanh nghiệp có thể học theo mô hình của Thomson Reuters: tận dụng các mã nguồn mở tốt, tập trung vào dữ liệu chuyên ngành độc quyền của mình và xây dựng các mô hình chuyên biệt hóa với chi phí hợp lý.

Điều này đặc biệt phù hợp với các ngành như luật, ngân hàng, chứng khoán tại Việt Nam, nơi nhu cầu về AI chính xác, minh bạch và có khả năng giải thích đang ngày càng tăng cao. Một mô hình AI được kiểm soát hoàn toàn về mặt dữ liệu và bảo mật sẽ là lợi thế cạnh tranh lớn cho các doanh nghiệp trong nước trong bối cảnh quy định về bảo vệ dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt.