Harvey

ગયા વર્ષે, Harvey એ કાયદા, કર અને નાણાકીય ક્ષેત્રના વ્યાવસાયિકો માટે સુરક્ષિત જનરેટિવ AI પ્લેટફોર્મ તરીકે પોતાનું સ્થાન બનાવ્યું છે. તેઓ 100થી વધુ લોકોની ટીમ સુધી વધ્યા છે, 2023માં આવક 10xથી વધુ વધારી છે, અને $715Mના મૂલ્યાંકન પર Series B ફંડિંગમાં $80M ઉઠાવ્યા છે.

તાજેતરમાં, Harvey એ કસ્ટમ-ટ્રેન્ડ કેસ લૉ મોડલ બનાવવા OpenAI સાથે ભાગીદારી કરી. આથી Harvey ને એવા AI સિસ્ટમ્સ આપવા મળ્યું છે જે જટિલ রিজনિંગ, વિશાળ ડોમેન જ્ઞાન અને એક જ મોડલ કૉલથી વધુ ક્ષમતાઓ માંગતા કાર્યોમાં મદદ કરે છે—જેમ કે દસ્તાવેજોનો ડ્રાફ્ટ બનાવવો, જટિલ વિવાદ પરિસ્થિતિઓ વિશેના પ્રશ્નોના જવાબ આપવો, અને સૈંકડો કરારો વચ્ચેના મહત્વપૂર્ણ ભેદ શોધવા.

Harvey ની સ્થાપના Winston Weinberg, જે એન્ટીટ્રસ્ટ અને સિક્યોરિટીઝ લિટિગેશન પૃષ્ઠભૂમિવાળા વકીલ છે, અને Gabe Pereyra, જે અગાઉ Google Brain અને Meta માટે Large Language Model (LLM) પર કામ કરેલા AI સંશોધક છે, દ્વારા કરવામાં આવી હતી. તેમણે LLMs નો ઉપયોગ કરીને માહિતીનું સંશ્લેષણ કરી તેને સમીક્ષા માટે વકીલો સમક્ષ રજૂ કરવાની તક જોઈ.

“Weinberg એ સમજાવ્યું, “ટ્રાન્ઝેક્શનલ કામ અને લિટિગેશન બંને વધતાં વધતાં વધુ જટિલ બન્યા છે—કોઈ આંતરરાષ્ટ્રીય વિલય માટે તપાસવાના લાખો કરારો હોઈ શકે છે, અને લિટિગેશન માટે સમીક્ષા કરવાની લાખો ઇમેઇલ્સ હોઈ શકે છે.” AI દસ્તાવેજોના સંશ્લેષણમાં મદદ કરે ત્યારે, વકીલો કાનૂની લખાણો છાંટવામાં અને ડ્રાફ્ટ બનાવવામાં ઓછો સમય ખર્ચી શકે છે અને નિર્ણય લેવા તથા ક્લાયન્ટોને મદદ કરવા વધુ સમય આપી શકે છે.

એક પ્રારંભિક પુરાવો ત્યારે મળ્યો જ્યારે Weinberg અને Pereyra એ માલિક/ભાડુઆતના પ્રશ્નો માટે Reddit નું r/legaladvice લીધું અને GPT‑3 નો ઉપયોગ કરીને જવાબો તૈયાર કર્યા, જે તેમણે વકીલો સાથે વહેંચ્યા. “100માંથી 86 પ્રશ્નો માટે, વકીલોએ કહ્યું કે તેઓ કોઈ ફેરફાર કર્યા વગર જવાબ સીધો ક્લાયન્ટને મોકલી દેત,” Weinberg એ કહ્યું. “એ એક અહા ક્ષણ હતી.”

કેસ લૉ સંશોધન માટે, Harvey ની ટીમે એવો અનુભવ કલ્પ્યો હતો જેમાં તમે ક્લાયન્ટનો પ્રશ્ન કૉપી/પેસ્ટ કરીને કેસ લૉ મોડલમાં મૂકી શકો, અને તે પ્રશ્નનો વિસ્તૃત જવાબ આપે તથા તેના બધા સ્ત્રોતોનો ઉલ્લેખ કરે. તેમણે પહેલા સ્પષ્ટ ટેકનિક્સ અજમાવી: જાહેર APIs મારફતે ફાઉન્ડેશન મોડલ્સનું ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને retrieval-augmented generation (RAG) સિસ્ટમ્સ બનાવવી. પરંતુ આવા અનન્ય રીતે જટિલ અને ખુલ્લા અંતવાળા ઉપયોગકેસમાં તેમને મર્યાદાઓ આવી.

“જો તમે ફક્ત retrieval કરો, તો તમે કાયદાના એવા ક્ષેત્રો વિશે ખૂબ સરળ પ્રશ્નોના જવાબ આપી શકો છો જેમાં તમે ખરેખર નિષ્ણાત ન હો, પરંતુ મોટાભાગના વકીલો માટે એ વાસ્તવમાં એટલું ઉપયોગી નથી,” Weinberg એ સમજાવ્યું. “કેસ લૉ સંશોધનમાં, તમે તમારી દલીલ માટે આધાર શોધી રહ્યા હો, અને એ કરવું ઘણું વધુ મુશ્કેલ છે.”

ફાઉન્ડેશન મોડલ્સ রিজনিং માં મજબૂત હતાં, પરંતુ કાનૂની કામ માટે જરૂરી જ્ઞાનમાં ઓછાં પડતાં હતાં. તેથી Harvey એ OpenAI સાથે ભાગીદારી કરીને કસ્ટમ-ટ્રેન્ડ મોડલ બનાવવાનો નિર્ણય લીધો જેથી તેઓ બેઝ મોડલ્સમાં નવું જ્ઞાન અને તે જ્ઞાન વિશે রিজનિંગ કરવાની રીતો ઉમેરવા શકે.

“આમાંથી કોઈપણ સમસ્યાનું સ્પષ્ટ સમાધાન નથી,” Pereyra એ કહ્યું. “આમાં મોટો ભાગ સાથે બેસવામાં ગયો, અમારા વકીલો કેસ લૉ સંશોધન કેવી રીતે કામ કરે છે તે સમજાવે, અમારા સંશોધકો અમે શું કર્યું છે તે બતાવે, અને OpenAI પાસેથી સમસ્યાને કેવી રીતે પહોંચી વળવું તે માટેના ઉપાયો વિશે શીખવામાં.”

Harvey અને OpenAI એ મળીને જરૂરી સંદર્ભની ઊંડાઈ ઉમેરવા કામ કર્યું, શરૂઆતમાં Delawareના કેસ લૉથી શરૂ કરીને, પછી સમગ્ર U.S. કેસ લૉ સુધી વિસ્તરણ કર્યું. તેમણે કસ્ટમ-ટ્રેન્ડ કેસ લૉ મોડલને શક્તિ આપવા માટે 10 બિલિયન ટોકન જેટલા ડેટાનો ઉમેરો કર્યો.

કેસ લૉ મોડલનું પરીક્ષણ કરવા Harvey એ 10 સૌથી મોટી કાનૂની ફર્મો સાથે કામ કર્યું. તેમણે વકીલોને કસ્ટમ કેસ લૉ મોડલના આઉટપુટ અને એ જ પ્રશ્ન માટે GPT‑4ના આઉટપુટની બાજુબાજુ સરખામણી આપી. તેઓ પ્રતિક્રિયા કેટલી મજબૂત હતી તે જોઈને આશ્ચર્યચકિત થયા.

“97% વખત, વકીલોએ કેસ લૉ મોડલનો આઉટપુટ પસંદ કર્યો,” Weinberg એ કહ્યું. “સામાન્ય રીતે તેનું કારણ એ હતું કે તે વધુ લાંબો અને વધુ સંપૂર્ણ જવાબ હતો. તે પ્રશ્ન શું પૂછે છે તેની સૂક્ષ્મતા સુધી જતું હતું અને વધુ સંબંધિત કેસ લૉ આવરી લેતું હતું.”

ભ્રમજનક જવાબોમાં ઘટાડો Harvey માટે કસ્ટમ મોડલ બનાવવાની એક પ્રેરણા હતી, અને આ રોકાણ ફળ્યું. “કેસ લૉ મોડલ માત્ર કેસો બનાવટી રીતે ઉભા કરતું નથી, પણ દરેક વાક્ય વાસ્તવમાં તે જે કેસનો ઉલ્લેખ કરે છે તેની સાથે સમર્થિત છે,” Weinberg એ કહ્યું.

જેમ જેમ તેઓ આ વધુ વપરાશકર્તાઓ સુધી પહોંચાડે છે, Harvey કેસ લૉ મોડલના બીજા ઉપયોગો શોધવા ઉત્સુક છે, જેમ કે બ્રીફ્સ અને મોશન્સના ડ્રાફ્ટ બનાવવું, અથવા વકીલોને સમજવામાં મદદ કરવી કે વિવિધ અધિકારક્ષેત્રોમાં કેસ લૉ કેવી રીતે બદલાય છે.

Pereyra એ AIમાં કામ કરતા અન્ય સ્થાપકો માટે આ સલાહ આપી: “આજે મોડલ્સની હાલની ક્ષમતાઓ માટે ન બાંધો—મોડલ્સ જ્યાં પહોંચવાના છે તેના માટે બાંધો. સમસ્યાઓના વધુ જટિલ સંસ્કરણોને હાથ ધરો જેથી જ્યારે મોડલ્સના વધુ સારા સંસ્કરણો બહાર આવે, ત્યારે તે ફક્ત સાઇડ ઇફેક્ટ તરીકે ઉકેલાઈ ન જાય.”

Harvey હવે આગળ શું ઉકેલી રહ્યો છે? તેમના મુખ્ય ધ્યાનના ક્ષેત્રોમાંનું એક એજન્ટ્સ છે, એટલે કે એક કાર્યક્ષમ એકલ આઉટપુટમાં અનેક મોડલ કૉલ્સને કેવી રીતે જોડવા. આ વપરાશકર્તા અનુભવને સરળ બનાવશે અને વપરાશકર્તાઓને જરૂરી પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ અને ટાઇપિંગનું પ્રમાણ ઘટાડશે.

દ્રષ્ટિ એ છે કે Harvey ટીમના સહાયક સભ્ય તરીકે સેવા આપે. “કાનૂની કામનું પ્રમાણ વધી રહ્યું છે અને એસોસિયેટ્સ જટિલ, પરંતુ નિયમિત, કાર્યો પર અસંખ્ય કલાકો વિતાવે છે,” Weinberg એ કહ્યું. “અમારી પાસેનો અવસર, માત્ર કાનૂની ક્ષેત્રમાં જ નહીં પરંતુ બધી વ્યાવસાયિક સેવાઓમાં, નિયમિત કાર્યોની કાળજી લેવાનો છે જેથી વ્યાવસાયિકો પોતાનો સમય ક્લાયન્ટ સાથેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ પર કેન્દ્રિત કરી શકે.”

“આ અત્યાધુનિક સંશોધન હતું,” Pereya એ કહ્યું. “અમને એવો ભાગીદાર જોઈએ હતો જે કંઈક નવું અજમાવવા માટે સંસાધનો મૂકાશે. અમે બધા વિકલ્પો જોયા, પરંતુ કસ્ટમ-ટ્રેન્ડ મોડલ OpenAI સાથે જ બનાવવાનું વિશ્વાસ રાખ્યું.”