各企業は、それぞれの財務報告書やマーケティング資料など、企業固有の独自データに基づいて訓練されたファインチューニング済みモデルを入手する。また、米国のHIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）や欧州のGDPR（EU一般データ保護規則）など、ほとんどのプライバシーおよびセキュリティ基準に準拠している。
直近では、7月にPubMedQAのような公開医療データセット（質問と回答や論文を含む）に学習させたPalmyraMedを医療アプリケーション向けにリリースした。ハビブによれば、Writerの小規模なファインチューニングモデルは、他の大規模な言語モデルの100分の1のコストで学習可能で、より高速に特定のタスクを実行するように設計されているという。
「企業が直面する課題は、手持ちの膨大なデータを使って優れたLLMをファインチューニングし、あらゆる問題を解決できるモデルを考え出すことです」と彼女はいう。「企業が助けを必要としているのはチューニング、データ準備、現在のワークフローへの統合といった、まさにラストワンマイルの部分なのです」
ハビブは、Writerの主なセールスポイントは、従業員が使用するツール（セールスフォースやアドビ）との統合であり、アプリはGoogle Chrome、Figma、Googleドキュメント、Canva、Microsoft Word、Outlookなどのワークスペースに埋め込むことができると述べている。そして、Writerのプラグインや拡張機能をインストールすることでコンテンツに自動的に提案をマークアップできる。「チャットそのものの新鮮味は失われてきました」と彼女はいう。
（forbes.com 原文）
