ఉక్రెయిన్ యొక్క పూర్తి న్యాయ వ్యవస్థపై ఒక భారీ AI మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం — దీనివల్ల ఏం జరుగుతుందో ఇక్కడ ఉంది

జూలై 3, 2026న DEV కమ్యూనిటీలో వచ్చిన ఒక ఆలోచనా ప్రయోగం ఇక్కడ ఉంది: మీరు ప్రతి ఉక్రేనియన్ కోర్టు తీర్పును, ప్రతి చట్టాన్ని, ప్రతి చట్టపరమైన రిజిస్ట్రీని తీసుకుని, వాటన్నింటినీ Google Cloudలో రన్ అవుతున్న ఒక భారీ AI మోడల్ శిక్షణకు అందిస్తే ఏమవుతుంది? వాస్తవానికి మీకు ఏమి లభిస్తుంది?

ఇది పూర్తిగా సైద్ధాంతికం కాదు. ఒక లీగల్ టెక్ బృందం వద్ద ఇప్పటికే డేటా ఉంది—వారి ప్రొడక్షన్ సిస్టమ్‌లలో ప్రస్తుతం సుమారు 2 టెరాబైట్ల ఉక్రేనియన్ చట్టం ఉంది. శిక్షణ ఎలా ఉంటుంది, దాని ఖర్చు మరియు ఆ మోడల్ ఎలాంటి చట్టపరమైన తార్కికతను అభివృద్ధి చేస్తుందనే దానిపై వారు వివరణాత్మక విశ్లేషణను ప్రచురించారు.

డేటాసెట్: 2 టెరాబైట్ల రియల్ లీగల్ టెక్స్ట్

దీని ప్రారంభ బిందువు వాస్తవమైనది. SecondLayer అని పిలువబడే చట్టపరమైన డేటాబేస్‌ను నడుపుతున్న ఈ బృందం కింది వాటిని సేకరించింది:

• 96.2 మిలియన్ల పూర్తి-టెక్స్ట్ ఉక్రేనియన్ కోర్టు తీర్పులు. వారు యాక్సెస్ చేయగల ప్రతి సివిల్, క్రిమినల్, వాణిజ్య మరియు పరిపాలనా తీర్పులు. కేవలం తీర్పుల కోసమే అది 1.5 టెరాబైట్లు.
• మరో 550 గిగాబైట్ల చట్టపరమైన రిఫరెన్స్ మెటీరియల్. రాజ్యాంగ చట్టం, సివిల్ కోడ్‌లు, క్రిమినల్ కోడ్‌లు, ప్రొసీజరల్ కోడ్‌లు, పన్ను చట్టం. కోర్టులు ఉదహరించే మరియు వర్తించే అన్ని చట్టాలు.
• పబ్లిక్ రిజిస్ట్రీలు మరియు స్ట్రక్చర్డ్ డేటా. వ్యాపార రిజిస్ట్రీలు, రుణదాతల జాబితాలు, యాజమాన్య రికార్డులు. దానికి తోడు ఒక అదనపు ప్రయోజనం: స్పానిష్ చట్టపరమైన డేటా (కోర్టు తీర్పులు, పన్ను మార్గదర్శకత్వం, రాజ్యాంగ కోర్టు తీర్పులు) కాబట్టి మోడల్ యూరోపియన్ చట్టపరమైన ఆలోచనను మరొక భాషలో నేర్చుకుంటుంది.

వాటన్నింటినీ కలిపితే: సుమారు 2 టెరాబైట్ల రా టెక్స్ట్. డీడ్యూప్లికేషన్ మరియు క్లీనప్ తర్వాత, అది సుమారు 800 నుండి 1,000 గిగాబైట్‌లకు తగ్గుతుంది. AI మోడల్ నేర్చుకునే వ్యక్తిగత భాగాలు అయిన "టోకెన్‌లు"గా మార్చబడినప్పుడు—ఇది 280 నుండి 330 బిలియన్ టోకెన్‌లుగా మారుతుంది.

సందర్భం కోసం: నేటి అత్యంత సామర్థ్యం గల AI సిస్టమ్‌లలో ఒకటైన అసలైన DeepSeek V3 మోడల్ 14.8 ట్రిలియన్ టోకెన్‌లపై శిక్షణ పొందింది, అందులో ఎక్కువ భాగం ఆంగ్ల ఇంటర్నెట్ టెక్స్ట్. ఈ ఉక్రేనియన్ లీగల్ కార్పస్ 50 రెట్లు చిన్నది. కానీ ఇక్కడ కీలకమైన విషయం: ఇది ప్రత్యేకమైనది. దాదాపు ప్రతి పదం ముఖ్యమైనదే. మీమ్స్ లేవు, యాదృచ్ఛిక బ్లాగ్ పోస్ట్‌లు లేవు, ఎలాంటి నాయిస్ లేదు—కేవలం దశాబ్దాల కోర్టు తీర్పులు మరియు న్యాయపరమైన సిద్ధాంతం మాత్రమే.

ఈ మోడల్ నేటి AI నుండి ఎందుకు భిన్నంగా ఉంటుంది

మీరు ప్రస్తుతం GPT-4o లేదా Claude Opus 4.7ని ఉక్రేనియన్ చట్టం గురించి అడిగితే, అవి తరచుగా భ్రమలకు గురవుతాయి (hallucinate). అవి చట్టపరమైన ఆర్టికల్స్‌ను కన్ఫ్యూజ్ చేస్తాయి, 2022కి ముందు మరియు తరువాత చట్టం యొక్క వెర్షన్‌లను మిక్స్ చేస్తాయి మరియు పరిపాలనాపరమైన మరియు సివిల్ ప్రొసీడింగ్స్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని విశ్వసనీయంగా చెప్పలేవు.

96 మిలియన్ల ఉక్రేనియన్ కోర్టు తీర్పులపై శిక్షణ పొందిన మోడల్ భిన్నంగా ఉంటుంది. ఇది కేవలం వాస్తవాలను గుర్తుంచుకోదు—ఉక్రేనియన్ కోర్టులు ఎలా అమలు చేస్తాయో చట్టాన్ని. సుప్రీంకోర్టు తీర్పులు దిగువ కోర్టుల తీర్పులను ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో ఇది అర్థం చేసుకుంటుంది. చట్టపరమైన వివరణ సంవత్సరాలు మరియు దశాబ్దాలుగా ఎలా అభివృద్ధి చెందుతుందో దీనిలోని ప్యాటర్న్‌లను ఇది గుర్తిస్తుంది.

డేటాసెట్‌లోని ప్రతి కోర్టు తీర్పు మెటాడేటాతో (ఏ కోర్టు, ఏ న్యాయమూర్తి, ఏ తేదీ, ఏ చట్టపరమైన ఆర్టికల్స్ ఉదహరించబడ్డాయి) ట్యాగ్ చేయబడినందున, మోడల్ స్ట్రక్చర్‌ను నేర్చుకుంటుంది. ఇది కేవలం "బాధ్యత గురించి ఎక్కడో ఒక ఆర్టికల్ ఉంది" అనేది కాదు—ఇది "సివిల్ కోడ్‌లోని ఆర్టికల్ 611 (జూన్ 17, 2020 నాటి పునర్విమర్శ) ప్రకారం, పెనాల్టీ రికవరీ కేసులలో, కిందివి వర్తిస్తాయి..." అని ఖచ్చితంగా ఉంటుంది.

ఆర్కిటెక్చర్: స్కేల్ చేయబడిన DeepSeek V3

ఈ ఆలోచనా ప్రయోగం DeepSeek V3ను బ్లూప్రింట్‌గా ఉపయోగిస్తుంది. ఈ మోడల్ మిక్స్‌చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) అని పిలువబడే దాన్ని ఉపయోగిస్తుంది—దీన్ని ఒక స్పెషలిస్ట్ లాయర్ల బృందంగా ఊహించుకోండి. సివిల్ కేసు వచ్చినప్పుడు, సివిల్ లా ఎక్స్‌పర్ట్ మాత్రమే యాక్టివేట్ అవుతారు. పన్ను చట్టం అయినప్పుడు, పన్ను నిపుణుడు మాత్రమే మాట్లాడతారు. ఇది అపారమైన కంప్యూటేషనల్ పవర్‌ను ఆదా చేస్తుంది.

అసలైన DeepSeek V3లో 671 బిలియన్ల పారామీటర్‌లు ఉంటాయి (నేర్చుకున్న జ్ఞానాన్ని కలిగి ఉండే అడ్జస్టబుల్ వెయిట్స్). ఒక్కో క్వెరీకి వాటిలో 37 బిలియన్లు మాత్రమే యాక్టివేట్ అవుతాయి—అవి కేవలం సంబంధిత నిపుణులు.

ఈ ఊహాత్మక వెర్షన్ దీన్ని 860 బిలియన్ల పారామీటర్‌లకు స్కేల్ చేస్తుంది, ఒక్కో క్వెరీకి సుమారు 47 బిలియన్లు యాక్టివ్‌గా ఉంటాయి. ఇది ఎక్కువ మంది స్పెషలైజ్డ్ నిపుణులతో దాదాపు 30% పెద్దది. ఎందుకు ఎక్కువ నిపుణులు? ఎందుకంటే ఉక్రేనియన్ లీగల్ టెక్స్ట్ విపరీతమైన స్పెషలైజేషన్ నుండి ప్రయోజనం పొందుతుంది. ఒక నిపుణుడు కస్సేషన్ రీజనింగ్‌లో నిపుణుడు అవుతాడు, మరొకరు లయబిలిటీ డిస్ప్యూట్స్ (బాధ్యత వివాదాలు)లో, మరొకరు పన్ను చట్టంలో. మోడల్ సాధారణ సామర్థ్యాన్ని కోల్పోకుండా సూక్ష్మమైన భేదాలను నేర్చుకుంటుంది.

హార్డ్‌వేర్: Google యొక్క అత్యంత శక్తివంతమైన AI చిప్స్

మీరు సాధారణ కంప్యూటర్‌లలో ఇంత పెద్ద మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వలేరు. Google Cloud Platform TPU v5pను అందిస్తుంది—కేవలం AI శిక్షణ కోసం రూపొందించబడిన ప్రత్యేకమైన చిప్స్. అవి ఒక్కొక్కటి 95 గిగాబైట్ల హై-బ్యాండ్‌విడ్త్ మెమరీని కలిగి ఉంటాయి మరియు అసాధారణ వేగంతో ఒకదానితో ఒకటి కమ్యూనికేట్ చేస్తాయి.

కనిష్ట ఆచరణీయ సెటప్ (minimum viable setup): ఈ చిప్‌లలో 2,048, 512 మెషీన్‌లలో విస్తరించి ఉంటాయి. మొత్తం 280 బిలియన్ల టోకెన్‌ల గుండా ఒకసారి పాస్ అవ్వడానికి 3 నుండి 4 రోజులు పడుతుంది. ప్రొడక్షన్ మోడల్ కోసం, మోడల్ నిజంగా నేర్చుకునేలా చేయడానికి మీరు కనీసం 3 పాస్‌లను కోరుకుంటారు. అంటే 9 నుండి 12 రోజుల నిరంతర శిక్షణ.

ఖర్చు: $2.5 నుండి $4.2 మిలియన్లు

Google ఆన్-డిమాండ్‌పై గంటకు ఒక చిప్‌కు సుమారు $4.20 వసూలు చేస్తుంది లేదా మీరు 3 సంవత్సరాల కాంట్రాక్ట్‌కు కట్టుబడి ఉంటే గంటకు ఒక చిప్‌కు $2.50 వసూలు చేస్తుంది. 2,048 చిప్‌లపై 12 రోజుల వ్యవధిలో, శిక్షణ రన్ చేయడానికి మాత్రమే అయ్యే ఖర్చు $2.5 నుండి $4.2 మిలియన్లు.

చిన్న టెస్ట్ మోడల్‌లతో ప్రయోగాలు చేయడానికి మరియు ఫైనల్ వెర్షన్‌ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి మరో $200,000 నుండి $500,000 జోడించండి. అలాగే శిక్షణ సమయంలో మోడల్ చెక్‌పాయింట్‌లను స్టోర్ చేయడానికి మరికొన్ని లక్షలు అదనంగా ఖర్చవుతాయి.

ప్రొడక్షన్‌లో సంవత్సరానికి మిలియన్ల కొద్దీ క్వెరీలను అందించే ఒక ప్రత్యేకమైన లీగల్ మోడల్ కోసం, ఇది ఆర్థికంగా సమర్థనీయమైనది. ఇది ఒక ముఖ్యమైన పందెం, కానీ ఒక ఎంటర్‌ప్రైజ్ లీగల్ ప్లాట్‌ఫారమ్ కోసం ఇది అసంబద్ధమైనది కాదు.

ఇప్పుడే ఎందుకు? 2026లో ఇది ఎందుకు ముఖ్యం

AI అనేక పనులకు ఉపయోగపడేదిగా మారింది, కానీ ఆంగ్లేతర భాషలలో స్పెషలైజ్డ్ రీజనింగ్ అనేది ఒక గ్యాప్‌గా మిగిలిపోయింది. ఉక్రేనియన్ వ్యాపారాలు, కోర్టులు మరియు న్యాయవాదులు ఇప్పటికీ సంక్లిష్టమైన కేసుల కోసం మానవ న్యాయ నైపుణ్యంపైనే ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉన్నారు. ఉక్రేనియన్ చట్టంపై శిక్షణ పొందిన మోడల్ దానిని మార్చగలదు—వేగవంతమైన చట్టపరమైన పరిశోధన, మెరుగైన కేసు అంచనా, మరింత సులభంగా యాక్సెస్ చేయగల మార్గదర్శకత్వం.

తాము దీన్ని నిర్మించామని రచయితలు చెప్పడం లేదు. వారు ఇలా అడుగుతున్నారు: మనం దీన్ని నిర్మించగలమా? దీనికి ఎంత ఖర్చవుతుంది? మనకేం లభిస్తుంది? డేటా ఉంది. హార్డ్‌వేర్ ఉంది. పద్ధతులు ఉన్నాయి. ఇది ఆర్థికశాస్త్రం మరియు న్యాయ వ్యవస్థకు ఇలాంటి సాధనం కావాలా వద్దా అనే ప్రశ్న.

ముగింపు

ఈ ఆలోచనా ప్రయోగం ఆకర్షణీయంగా ఉంది ఎందుకంటే ఇది వాస్తవ పరిమితులపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఆ బృందం వద్ద డేటా ఉంది. Google వద్ద హార్డ్‌వేర్ ఉంది. ఆర్కిటెక్చర్ నిరూపించబడింది. ఖర్చు, ప్రాక్టికల్ ఎగ్జిక్యూషన్ మరియు స్పెషలైజ్డ్ లీగల్ AI పెట్టుబడికి తగినదేనా అనేది మాత్రమే మిగిలి ఉన్న ప్రశ్నలు. ప్రస్తుత ఫ్రాంటియర్ మోడల్స్ కష్టపడుతున్న ఆంగ్లేతర న్యాయ వ్యవస్థకు, సమాధానం అవును అనే చెప్పవచ్చు.

ప్రయోజనాలు

• నేడు అందుబాటులో ఉన్న ఏ జనరల్-పర్పస్ AI కంటే ఉక్రేనియన్ చట్టాన్ని చాలా మెరుగ్గా అర్థం చేసుకుంటుంది
• మిక్స్‌చర్-ఆఫ్-ఎక్స్‌పర్ట్స్ ఆర్కిటెక్చర్ ఇన్‌ఫరెన్స్ సమయంలో చౌకగా రన్ అవుతుంది—సంబంధిత నిపుణులు మాత్రమే యాక్టివేట్ అవుతారు, కంప్యూట్‌ను ఆదా చేస్తుంది
• ప్రొడక్షన్‌లో ఆర్థికంగా నెలకు మిలియన్ల కొద్దీ చట్టపరమైన క్వెరీలను అందించగలదు
• చట్టం ఏమి చెబుతుందో మాత్రమే కాకుండా ఆచరణలో కోర్టులు దానిని ఎలా అమలు చేస్తాయో కూడా నేర్చుకుంటుంది
• డేటాసెట్‌లోని మెటాడేటా (కోర్టు రకం, న్యాయమూర్తి, తేదీ) మరింత ఖచ్చితమైన తార్కికతను సాధ్యం చేస్తుంది
• స్పెషలైజ్డ్ AI కొరత ఉన్న భాషలో లీగల్ టెక్‌ను ముందుకు తీసుకువెళుతుంది

ప్రతికూలతలు

• ముందస్తుగా అయ్యే ఖర్చు చాలా ఎక్కువ (శిక్షణ కోసం మాత్రమే $2.5 నుండి $4.2 మిలియన్లు)
• చాలా సంస్థలు అద్దెకు తీసుకోలేని అరుదైన, యాక్సెస్ చేయడానికి కష్టమైన హార్డ్‌వేర్ (TPU v5p పాడ్స్) అవసరం
• డేటాసెట్ సముచితమైనది (niche)—చాలా సంస్థల వద్ద 2 టెరాబైట్ల లీగల్ కార్పస్ లేదు
• మోడల్ ఉక్రేనియన్ చట్టంలో లోతుగా స్పెషలైజ్ చేయబడింది; సాధారణ పనులకు తక్కువ ఉపయోగకరం
• స్టోరేజ్ మరియు మోడల్ మెయింటెనెన్స్ కోసం కొనసాగుతున్న ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ఖర్చులు
• అధిక స్పెషలైజేషన్ అంటే ఇతర న్యాయ పరిధులకు లేదా న్యాయ వ్యవస్థలకు పేలవమైన సాధారణీకరణ (poor generalization)
• ఒక దేశం యొక్క న్యాయ వ్యవస్థకు ఓవర్‌ఫిట్టింగ్ అయ్యే ప్రమాదం

హెచ్చరిక

ఈ ఆర్టికల్ విద్యాపరమైనది మరియు పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న సాంకేతిక సమాచారం ఆధారంగా ఊహాత్మక దృశ్యాన్ని విశ్లేషిస్తుంది. పేర్కొన్న ఏవైనా నిర్దిష్ట విలువలు—ఖర్చులు, శిక్షణ కాలక్రమాలు, మోడల్ పరిమాణాలు, చిప్-గంటకు ధర—నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి వాటిపై ఆధారపడే ముందు ప్రస్తుత GCP ధరల ఆధారంగా మరియు అసలు మూలంతో ధృవీకరించబడాలి. ఉదాహరణలలోని అన్ని ప్లేస్‌హోల్డర్ విలువలు మీ వినియోగ దృశ్యం మరియు పర్యావరణానికి తగిన వాస్తవ విలువలతో భర్తీ చేయబడాలి. ప్రొడక్షన్ స్కేల్‌లో ఇలాంటి ప్రాజెక్ట్‌లను ప్రయత్నించే ముందు పాఠకులు అసలు సాంకేతిక ప్రచురణ, డొమైన్ నిపుణులు మరియు Google Cloud డాక్యుమెంటేషన్‌ను సంప్రదించాలి.

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

• మిక్స్‌చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) మోడల్ అంటే ఏమిటి మరియు ఇది కంప్యూట్‌ను ఎలా ఆదా చేస్తుంది?
• Google Cloud Platformలో ఒక పెద్ద AI మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఎంత ఖర్చవుతుంది?
• ఉక్రేనియన్ చట్టానికి ఒక ప్రత్యేకమైన AI మోడల్ ఎందుకు అవసరం?
• లా (చట్టం) వంటి నిర్దిష్ట డొమైన్‌లో స్పెషలైజ్ చేయడానికి మీరు ఒక AI మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వగలరా?
• MoE మోడల్‌లో మొత్తం పారామీటర్‌లు మరియు యాక్టివ్ పారామీటర్‌ల మధ్య వ్యత్యాసం ఏమిటి?
• వందల బిలియన్ల పారామీటర్‌లతో ఒక మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఎంత సమయం పడుతుంది?
• స్పెషలైజ్డ్ లీగల్ AI మోడల్ చివరికి న్యాయవాదుల స్థానాన్ని ఆక్రమిస్తుందా?
• డొమైన్-స్పెసిఫిక్ AI మోడల్‌ల నుండి ఇతర ఏ దేశాలు లేదా పరిశ్రమలు ప్రయోజనం పొందగలవు?

ట్యాగ్‌లు

#deepseek #ai-training #llm #ukraine #legal-ai #gcp #machine-learning #moe #domain-specific-ai #ai-infrastructure