Modelltraining
Acht Jahre Legal-AI-Training - ohne jemals Ihre Verträge trainiert zu haben.
Seit 2017 von ML-Experten aus Oxford, UCL und Imperial entwickelt und verbessert. Erweitert durch eine proprietäre Wissensdatenbank mit über 1 Million juristischen Inhalten, In-Context-Learning und eine Gruppe qualifizierter Rechtsberater. Von Anwälten mit 92% Genauigkeit bewertet und übertrifft Claude bei Review-Aufgaben um 140%.
Ihre Verträge werden niemals zum Trainingsdatensatz eines anderen.
Die vier Prinzipien
Das steckt hinter jeder Genie-Antwort
Wir trainieren nie mit Ihren Verträgen
Kundendokumente werden niemals zum Training von Genie verwendet. Ihre Verträge bleiben Ihre Verträge. Genie verbessert sich unabhängig durch eine proprietäre juridische Wissensdatenbank, In-Context-Abruf und von Anwälten bewertete Benchmarks. Niemals durch die Verarbeitung von Kundendaten.
300.000+ Verträge. 10 Millionen+ Klauselüberarbeitungen.
Ein proprietärer juridischer Datensatz seit 2017: 300.000+ Verträge, 10 Millionen+ Klauselüberarbeitungen, plus Open-Source-Vorlagen, Gesetzestexte und Rechtsprechung aus 150 Ländern. Gefiltert in jede Anfrage, damit das Modell den richtigen juristischen Kontext hat, bevor es etwas generiert.
In-Context-Learning statt Fine-Tuning
Fine-getunte Modelle können auf veralteten Foundation Models aufbauen und benötigen teures Retraining, wenn sich die Landschaft verschiebt. Wir speisen juristischen Kontext stattdessen zur Inferenzzeit ein, sodass das Foundation Model aktuell bleibt und die juridische Ebene mit dem Recht Schritt hält.
Von Anwälten bewertete Genauigkeit
Jedes Release wird von qualifizierten Anwälten benchmarkt. Die neuesten Daten zeigen, dass Genie Claude und ChatGPT bei komplexen juristischen Aufgaben erheblich übertrifft. Lesen Sie den neuesten veröffentlichten Benchmark hier.
So funktioniert es
Die fünf Schichten von Genies Legal-Modell.
- 01
Eine proprietäre Wissensdatenbank seit 2017.
Acht Jahre juristischer Daten: 300.000+ Verträge, 10 Millionen+ Klauselüberarbeitungen, plus Vorlagen, Gesetzestexte und Rechtsprechung aus US- und UK-Rechtssystemen. Die Datenbank ist durch echte juridische Arbeit gewachsen, einschließlich früher Pilotprojekte mit Clifford Chance, Pinsent Masons und Withers seit 2018, und kontinuierlicher Erweiterungen durch die 200.000+ Unternehmen, die Genie heute nutzen.
- 02
Forschungsqualität-ML als Grundlage.
Genies Gründer, Rafie Faruq und Nitish Mutha, haben einen Master in Machine Learning und wurden von Forschern bei Google DeepMind gelehrt. Genies Forschungsansatz wurde in Partnerschaft mit der Oxford University entwickelt, einschließlich eines Artikels, der 2019 auf der Top-NLP-Konferenz EMNLP veröffentlicht wurde.
- 03
In-Context-Learning.
Genies Architektur übergibt den richtigen juristischen Kontext zur Inferenzzeit, sodass die juridische Ebene mit dem Recht Schritt hält und wir neuere Foundation Models einsetzen können, wenn sie verfügbar werden.
- 04
Anwaltliche Überprüfung, nicht nur technische.
Trainingsdaten, Prompt-Design und Abrufslogik werden von qualifizierten Anwälten überprüft. Sie prüfen, womit das Modell konfrontiert wird, wie es argumentiert und wo es sich zurückhalten sollte. Das Ergebnis: Juristische Urteile sind im System integriert, bevor die Benchmarking beginnt.
- 05
Kontinuierliche Verbesserung. Kundendatengrenze bleibt erhalten.
Genie verbessert sich unabhängig. Jedes Release wird anhand eines kuratierten Benchmarks juristischer Aufgaben gemessen (Entwurf, Review, Redaktion, Vergleich) und wir integrieren neue Gesetzestexte und Rechtsprechung, wenn sie verfügbar werden. Die Kundendatengrenze bleibt auf jeder Ebene explizit.
Häufig gestellt
Häufige Fragen zum Genie-AI-Training.
Trainiert GenieAI mit Kundenverträgen?
Nein. Kundendokumente werden niemals zum Training von Genie verwendet. Genie verbessert sich unabhängig - durch einen proprietären juridischen Datensatz, In-Context-Abruf aus aktuellen Rechtsquellen und Feedback von qualifizierten Anwälten, die jedes Release benchmarken.
Verwendet GenieAI Large Language Models?
Ja. Genie kombiniert hochwertige Foundation Models mit einer proprietären juridischen Wissensdatenbank, In-Context-Abruf und von Anwälten validierten Schutzmaßnahmen. Genies patentangemeldete Eidetic-Intelligence-Architektur ist das Unterscheidungsmerkmal der juridischen Ebene von einem generischen LLM.
Wie wird die Genauigkeit gemessen?
Jedes Release wird von qualifizierten Anwälten anhand einer kuratierten Reihe juristischer Aufgaben benchmarkt (Entwurf, Review, Redaktion, Vergleich). In der neuesten veröffentlichten Studie - 65 Dokumente, von Anwälten bewertet - erreichte Genie 90% Genauigkeit, gegenüber 79,3% für Claude Cowork und 37,3% für ChatGPT. Genies Agenten übertreffen GPT und Claude um 140% im Gesamtdurchschnitt.
Warum In-Context-Learning statt Fine-Tuning?
Fine-Tuning bäckt einen Schnappschuss der juristischen Welt in ein Modell ein, das schwer zu aktualisieren ist - und die juridische Welt bewegt sich weiter. In-Context-Learning übergibt frische, jurisdiktionskorrekte juridische Kontexte zur Inferenzzeit, sodass das Modell aktuell bleibt, während sich Gesetzestexte und Rechtsprechung entwickeln, und wir neuere Foundation Models einsetzen können, ohne nachzutrainieren.
Woher kommt die juridische Wissensdatenbank?
Sie wird seit 2017 aufgebaut. Die Datenbank umfasst 300.000+ Verträge, 10 Millionen+ Klauselüberarbeitungen, plus Open-Source-Vorlagen, Gesetzestexte und Rechtsprechung aus US- und UK-Rechtssystemen. Frühe Pilotprojekte mit Clifford Chance, Pinsent Masons und Withers (ab 2018) bildeten den Kern der Datenbank, und 200.000+ Unternehmen tragen jetzt durch normale Nutzung neuen juristischen Kontext bei.
Wer überprüft die juridischen Ausgaben des Modells?
Qualifizierte Anwälte. Sie tragen Trainingsdaten bei, legen Prompt-Engineering-Standards fest, überwachen die In-Context-Abrufslogik und bewerten jedes Release anhand des Panel-Benchmarks, bevor es veröffentlicht wird.
Wie schützt GenieAI Kundendaten?
Genie ist ISO-27001-zertifiziert, mit allen Kundendaten geschützt durch 256-Bit-Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung. Kundenverträge werden niemals zum Training von Modellen verwendet, die andere Kunden sehen. Die vollständige Sicherheitshaltung, Sub-Processor-Liste und DPA finden Sie in unserem Security Centre.
Wer hat GenieAI gegründet und welcher Hintergrund haben sie?
Genie wurde im Juli 2017 von Rafie Faruq und Nitish Mutha gegründet, die beide einen Master in Machine Learning haben und von Forschern bei Google DeepMind gelehrt wurden. Genie war das erste Generative-AI-Unternehmen im Rechtssektor, und Genies Forschung wurde 2019 auf der Top-NLP-Konferenz EMNLP in Partnerschaft mit der Oxford University veröffentlicht.