PANews 8月21日消息、法律AIスタートアップHarveyは、法律分野向けに初のポストトレーニングモデル「Tenet」を発表した。TenetはMoonshotのKimi K3をベースに、HarveyとFireworks AIが公開法律データ・合成データ・弁護士のアノテーションデータを用いてポストトレーニングしたもので、LABテストセットのall-pass率ではベースモデル比で相対的に82%向上、LAB Contractsでは相対的に22%向上し、LAB Contractsで1位、LABで2位を獲得した。Harveyはまた、Tenetを中心に3つのサブモデルを学習させており、それぞれM&Aデューデリジェンス、高頻度の文書レビューと構造化抽出、法律事務所内のナレッジ検索に対応し、推論コストは主流の基盤モデルの4分の1未満であると強調している。

投資家のDavid Sacks氏は、米国のスタートアップは「オープンソース基盤＋垂直ポストトレーニング」という経路によって低コストで高性能な業界モデルを構築できると指摘した。その一方で、オープンソースモデルに過度に厳しい制限を課せば、中国の研究所が次のKimiを出し続けることを阻止するのは難しくなる一方、Harveyのようなスタートアップが専門分野でモデルを構築する能力を弱めることになると述べた。