为法律专业人士定制模型

# 为法律专业人士定制模型 来源：https://openai.com/index/harvey/ 在过去的一年中，Harvey 已经确立了自己作为律师、税务和金融专业人士的安全生成式 AI 平台的地位。他们的团队已经扩展到超过 100 人，2023 年收入增长超过 10 倍，并在 Series B 融资中筹集了 8000 万美元，估值达到 7.15 亿美元。 最近，Harvey 与 OpenAI 合作创建了一个自定义训练的案例法律模型。这使 Harvey 能够提供 AI 系统，帮助处理需要复杂推理、广泛领域知识和超越单次模型调用能力的任务——例如起草文件、回答有关复杂诉讼情景的问题，以及识别数百份合同之间的重要差异。 Harvey 由两位创始人创立：温斯顿·温伯格（Winston Weinberg），一位在反垄断和证券诉讼领域有背景的律师，以及盖布·佩雷亚（Gabe Pereyra），一位曾在 Google Brain 和 Meta 从事大语言模型（LLMs）研究的 AI 研究员。他们看到了使用 LLMs 来综合信息并呈现给律师审查的机会。 "交易性工作和诉讼都变得越来越复杂——国际并购可能涉及数十万份合同，诉讼可能需要审查数百万封电子邮件，"温伯格解释道。在 AI 帮助综合文件的情况下，律师可以花更少的时间筛选和起草法律文件，而将更多时间用于决策和帮助客户。 一个早期的证明来自温伯格和佩雷亚从 Reddit 的 r/legaladvice 收集房东/租户问题，并使用 GPT-3 生成答案，他们与律师分享了这些答案。"在 100 个问题中的 86 个中，律师表示他们会直接将答案发送给客户而无需编辑，"温伯格说。"这是一个关键时刻。" 对于案例法律研究，Harvey 的团队设想了一个体验，您可以将客户问题复制粘贴到案例法律模型中，它会彻底回答该问题并引用所有来源。他们首先尝试了明显的技术：通过公开 API 微调基础模型和构建检索增强生成（RAG）系统。但他们在这样一个独特复杂、开放式的用例中遇到了局限。 "如果您只是进行检索，您可以回答关于您不是真正专家的法律领域的非常简单的问题，但这对大多数律师来说实际上不是很有用，"温伯格解释道。"对于案例法律研究，您是在为您的论点寻找证据，这要困难得多。" 基础模型在推理方面很强，但缺乏法律工作所需的知识。因此，Harvey 决定与 OpenAI 合作构建一个自定义训练的模型，该模型将允许他们向基础模型中注入新知识和关于该知识的推理方式。 "这些问题都没有明确的解决方案，"佩雷亚说。"大部分工作是我们坐在一起，让我们的律师解释案例法律研究如何进行，让我们的研究人员展示我们所做的工作，并从 OpenAI 学习我们可以用来解决问题的杠杆。" Harvey 和 OpenAI 合作添加了所需的深层背景，首先从特拉华州的案例法律开始，然后扩展到包括所有美国案例法律。他们添加了相当于 100 亿个 token 的数据来支持自定义训练的案例法律模型。 "97% 的情况下，律师更喜欢案例法律模型的输出，"温伯格说。"通常这是因为它提供了更长、更完整的答案。它深入探讨了问题所涉及的细节，并涵盖了更多相关的案例法律。" 幻觉减少是 Harvey 构建自定义模型的动机之一，这项投资得到了回报。"案例法律模型不仅不会编造案例，而且每句话实际上都由它引用的案例支持，"温伯格说。 当他们向更多用户推广时，Harvey 渴望探索案例法律模型的其他应用，例如起草诉状和动议，或帮助律师了解案例法律如何在不同司法管辖区之间变化。 佩雷亚为其他从事 AI 工作的创始人提供了这样的建议："不要为今天模型的当前能力而构建——要为模型即将达到的地方而构建。解决问题的更复杂版本，这样当更好版本的模型问世时，它们不会作为副作用被解决。" Harvey 接下来要解决什么？他们的一个重点是 agent，或者如何将多个模型调用组合成单个工作输出。这将简化用户体验并减少用户需要进行的提示工程和输入。 Harvey 的愿景是充当团队的支持成员。"法律工作的数量在增长，助理律师花费无数小时处理复杂但常规的任务，"温伯格说。"我们的机会，不仅在法律领域，而是在所有专业服务中，都是处理日常任务，以便专业人士可以将时间集中在客户互动上。" "这是前沿研究，"佩雷亚说。"我们需要一个愿意投入资源尝试新事物的合作伙伴。我们查看了所有选项，但我们只信任与 OpenAI 一起构建自定义训练的模型。"