Изкуствен общ интелект
Възходът на домейн-специфичните езикови модели
Въведение
Полето на обработката на естествен език (NLP) и езиковите модели претърпяха забележителна трансформация през последните години, подтикнати от появата на мощни големи езикови модели (LLM) като GPT-4, PaLM и Llama. Тези модели, обучени върху масивни набори от данни, демонстрираха впечатляваща способност да разбират и генерират човешки текст, отключвайки нови възможности в различни области.
Въпреки това, тъй като приложенията на ИИ продължават да навлизат в различни индустрии, се появи нарастваща нужда от езикови модели, пригодени за конкретни области и техните уникални езикови нюанси. Въведете езикови модели, специфични за домейн, нова порода AI системи, предназначени да разбират и генерират език в контекста на определени индустрии или области на знанието. Този специализиран подход обещава да революционизира начина, по който AI взаимодейства и обслужва различни сектори, повишавайки точността, уместността и практическото приложение на езиковите модели.
По-долу ще изследваме възхода на езикови модели, специфични за домейн, тяхното значение, основната механика и приложенията в реалния свят в различни индустрии. Също така ще говорим за предизвикателствата и най-добрите практики, свързани с разработването и внедряването на тези специализирани модели, като ви предоставим знанията, за да впрегнете пълния им потенциал.
Какво представляват домейн-специфичните езикови модели?
Домейн-специфичните езикови модели (DSLM) са клас системи с изкуствен интелект, които са специализирани в разбирането и генерирането на език в контекста на конкретен домейн или индустрия. За разлика от езиковите модели с общо предназначение, обучени на различни набори от данни, DSLM са фино настроени или обучени от нулата върху специфични за домейн данни, което им позволява да разберат и произвеждат език, съобразен с уникалната терминология, жаргон и лингвистични модели, преобладаващи в този домейн.
Тези модели са предназначени да преодолеят празнината между общите езикови модели и специализираните езикови изисквания на различни индустрии, като например правни, финансови, здравни и научни изследвания. Чрез използване на специфични за даден домейн знания и разбиране на контекста, DSLM могат да осигурят по-точни и подходящи резултати, повишавайки ефективността и приложимостта на управляваните от AI решения в рамките на тези домейни.
Предистория и значение на DSLM
Произходът на DSLM може да бъде проследен до ограниченията на езиковите модели с общо предназначение, когато се прилагат към задачи, специфични за домейн. Докато тези модели се отличават с разбирането и генерирането на естествен език в широк смисъл, те често се борят с нюансите и сложността на специализираните области, което води до потенциални неточности или погрешни тълкувания.
Тъй като AI приложенията все повече навлизаха в различни индустрии, търсенето на персонализирани езикови модели, които биха могли ефективно да разберат и комуникират в рамките на специфични области, нарасна експоненциално. Тази необходимост, съчетана с наличието на големи набори от данни, специфични за домейна и напредъка в техниките за обработка на естествен език, проправи пътя за развитието на DSLM.
Значението на DSLM се крие в способността им да подобрят точността, уместността и практическото приложение на управлявани от AI решения в рамките на специализирани области. Чрез прецизно интерпретиране и генериране на специфичен за домейн език, тези модели могат да улеснят по-ефективна комуникация, анализ и процеси на вземане на решения, като в крайна сметка стимулират повишена ефективност и производителност в различни индустрии.
Как работят моделите на специфичен за домейн език
DSLM обикновено се изграждат върху основата на големи езикови модели, които са предварително обучени върху огромни количества общи текстови данни. Ключовият диференциатор обаче се крие в процеса на фина настройка или преквалификация, при който тези модели се обучават допълнително върху набори от данни, специфични за домейна, което им позволява да се специализират в езиковите модели, терминологията и контекста на определени индустрии.
Има два основни подхода за разработване на DSLM:
- Фина настройка на съществуващите езикови модели: При този подход предварително обучен езиков модел с общо предназначение се настройва фино върху специфични за домейн данни. Теглата на модела се коригират и оптимизират, за да уловят лингвистичните модели и нюанси на целевия домейн. Този метод използва съществуващите знания и възможности на базовия модел, като същевременно го адаптира към конкретния домейн.
- Обучение от нулата: Алтернативно, DSLM могат да бъдат обучени изцяло от нулата, като се използват специфични за домейна набори от данни. Този подход включва изграждане на архитектура на езиков модел и обучението му върху огромен корпус от специфичен за домейн текст, което позволява на модела да научи тънкостите на езика на домейна директно от данните.
Независимо от подхода, процесът на обучение за DSLMs включва излагане на модела на големи обеми специфични за домейна текстови данни, като академични статии, правни документи, финансови отчети или медицински досиета. Често се използват усъвършенствани техники като трансферно обучение, генериране с подобрено извличане и бързо инженерство, за да се подобри производителността на модела и да се адаптира към целевия домейн.
Приложения в реалния свят на специфични за домейн езикови модели
Възходът на DSLM отключи множество приложения в различни индустрии, революционизирайки начина, по който AI взаимодейства и обслужва специализирани домейни. Ето някои забележителни примери:
Законен домейн
Право LLM асистент SaulLM-7B
Equall.ai компания за изкуствен интелект представи съвсем наскоро SaulLM-7B, първият голям езиков модел с отворен код, пригоден изрично за правната област.
Областта на правото представлява уникално предизвикателство за езиковите модели поради своя сложен синтаксис, специализиран речник и специфични за домейна нюанси. Правните текстове, като договори, съдебни решения и закони, се характеризират с различна езикова сложност, която изисква задълбочено разбиране на правния контекст и терминология.
SaulLM-7B е езиков модел със 7 милиарда параметъра, създаден, за да преодолее юридическата езикова бариера. Процесът на разработване на модела включва два критични етапа: продължаващо предварително обучение по закон и фина настройка на правните инструкции.
- Правно продължаващо предварително обучение: Основата на SaulLM-7B е изградена върху архитектурата Mistral 7B, мощен езиков модел с отворен код. Екипът на Equall.ai обаче призна необходимостта от специализирано обучение за подобряване на правните способности на модела. За да постигнат това, те подбраха обширен корпус от правни текстове, обхващащи над 30 милиарда символи от различни юрисдикции, включително Съединените щати, Канада, Обединеното кралство, Европа и Австралия.
Чрез излагането на модела на този огромен и разнообразен набор от правни данни по време на предварителната фаза на обучение, SaulLM-7B разви дълбоко разбиране на нюансите и сложността на юридическия език. Този подход позволи на модела да улови уникалните езикови модели, терминологии и контексти, преобладаващи в правната област, като постави началото на изключителното му представяне при правни задачи.
- Правна инструкция Фина настройка: Докато предварителното обучение за правни данни е от решаващо значение, то често не е достатъчно, за да се даде възможност за безпроблемно взаимодействие и изпълнение на задачи за езикови модели. За да се справи с това предизвикателство, екипът на Equall.ai използва нов метод за фина настройка на инструкциите, който използва легални масиви от данни, за да усъвършенства допълнително възможностите на SaulLM-7B.
Процесът на фина настройка на инструкциите включва два ключови компонента: общи инструкции и правни инструкции.
Когато беше оценен в бенчмарка LegalBench-Instruct, изчерпателен набор от правни задачи, SaulLM-7B-Instruct (настроеният с инструкции вариант) създаде ново състояние на техниката, превъзхождайки най-добрия модел на инструкции с отворен код със значително 11% относително подобрение.
Нещо повече, подробен анализ на представянето на SaulLM-7B-Instruct разкри неговите превъзходни способности в четири основни правни способности: забелязване на проблеми, припомняне на правила, тълкуване и разбиране на реториката. Тези области изискват задълбочено разбиране на правната експертиза и доминирането на SaulLM-7B-Instruct в тези области е доказателство за силата на неговото специализирано обучение.
Последствията от успеха на SaulLM-7B се простират далеч отвъд академичните показатели. Чрез преодоляване на празнината между обработката на естествения език и правната област, този пионерски модел има потенциала да революционизира начина, по който юристите се ориентират и интерпретират сложни правни материали.
Биомедицински и здравни грижи
GatorTron, Codex-Med, Galactica и Med-PaLM LLM
Докато LLM с общо предназначение са демонстрирали забележителни способности за разбиране и генериране на естествен език, сложността и нюансите на медицинската терминология, клиничните бележки и свързаното със здравеопазването съдържание изискват специализирани модели, обучени на подходящи данни.
В челните редици на това са инициативи като GatorTron, Codex-Med, Galactica и Med-PaLM, всяка от които прави значителни крачки в разработването на LLM, изрично предназначени за приложения в здравеопазването.
GatorTron: Проправяне на пътя за клинични LLM GatorTron, ранен участник в областта на LLM в здравеопазването, беше разработен, за да проучи как системите, използващи неструктурирани електронни здравни досиета (EHR), могат да се възползват от клиничните LLM с милиарди параметри. Обучен от нулата върху над 90 милиарда токена, включително повече от 82 милиарда думи деидентифициран клиничен текст, GatorTron демонстрира значителни подобрения в различни задачи за обработка на клиничен естествен език (NLP), като извличане на клинични концепции, извличане на медицински отношения, семантично текстово сходство , медицински изводи на естествен език и отговаряне на медицински въпроси.
Codex-Med: Изследване на GPT-3 за QA в здравеопазването Въпреки че не въвежда нов LLM, проучването на Codex-Med изследва ефективността на моделите GPT-3.5, по-специално Codex и InstructGPT, при отговаряне и разсъждение относно медицински въпроси от реалния свят. Чрез използване на техники като подсказване на веригата от мисли и разширяване на извличането, Codex-Med постигна производителност на ниво човек на показатели като USMLE, MedMCQA и PubMedQA. Това проучване подчертава потенциала на общите LLMs за задачи за QA в здравеопазването с подходящо подсказване и разширяване.
Galactica: Целенасочено проектиран LLM за научно познание Galactica, разработен от Anthropic, се откроява като целенасочено проектиран LLM, насочен към съхраняване, комбиниране и разсъждения относно научните знания, включително здравеопазването. За разлика от други LLM, обучавани на неподготвени уеб данни, обучителният корпус на Galactica се състои от 106 милиарда жетони от висококачествени източници, като документи, справочни материали и енциклопедии. Оценявана на задачи като PubMedQA, MedMCQA и USMLE, Galactica демонстрира впечатляващи резултати, надминавайки най-съвременното представяне на няколко показателя.
Med-PaLM: Приравняване на езиковите модели към медицинската област Med-PaLM, вариант на мощния PaLM LLM, използва нов подход, наречен настройка на инструкциите, за да приведе езиковите модели в съответствие с медицинската област. Използвайки мека подкана като начален префикс, последвана от подкани и примери, проектирани от човека, Med-PaLM постигна впечатляващи резултати при бенчмаркове като MultiMedQA, който включва набори от данни като LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE и HealthSearchQA.
Въпреки че тези усилия са постигнали значителни крачки, разработването и внедряването на LLM в здравеопазването е изправено пред няколко предизвикателства. Осигуряването на качество на данните, справянето с потенциални пристрастия и поддържането на строги стандарти за поверителност и сигурност за чувствителните медицински данни са основните проблеми.
Освен това сложността на медицинските познания и високите залози, включени в приложенията в здравеопазването, изискват строги рамки за оценка и процеси за оценка от хора. Проучването Med-PaLM въведе цялостна рамка за човешка оценка, оценяваща аспекти като научен консенсус, доказателства за правилно разсъждение и възможността за увреждане, подчертавайки значението на такива рамки за създаване на безопасни и надеждни LLMs.
Финанси и банково дело
Финанси LLM
Финансови LLM като BloombergGPT, FinBERT и FinGPT използват специализирано обучение върху обширни набори от данни, свързани с финансите, за да постигнат забележителна точност при анализиране на финансови текстове, обработка на данни и предлагане на прозрения, които отразяват експертен човешки анализ. BloombergGPT, например, със своя размер от 50 милиарда параметъра, е фино настроен върху комбинация от собствени финансови данни, олицетворяващи върха на финансовите NLP задачи.
Тези модели са не само ключови за автоматизирането на рутинни финансови анализи и отчети, но и за напредъка на сложни задачи като откриване на измами, управление на риска и алгоритмична търговия. Интегрирането на Генериране с допълнено извличане (RAG) с тези модели ги обогатява с капацитета да изтеглят допълнителни източници на финансови данни, подобрявайки аналитичните им способности.
Въпреки това, създаването и фината настройка на тези финансови LLMs за постигане на специфична за дадена област експертиза включва значителни инвестиции, отразяващи се в сравнително слабото присъствие на такива модели на пазара. Въпреки разходите и недостига, модели като FinBERT и FinGPT, достъпни за обществеността, служат като решаващи стъпки към демократизиране на AI във финансите.
Със стратегии за фина настройка като стандартни и обучителни методи, финансовите LLM стават все по-умели в предоставянето на точни, контекстуално подходящи резултати, които биха могли да революционизират финансовите консултации, прогнозния анализ и мониторинга на съответствието. Производителността на фино настроените модели надминава генеричните модели, сигнализирайки за тяхната несравнима полезност, специфична за домейна.
За изчерпателен преглед на трансформиращата роля на генеративния AI във финансите, включително прозрения за FinGPT, BloombergGPT и техните последици за индустрията, помислете за проучване на предоставения подробен анализ статия на „Генеративен AI във финансите: FinGPT, BloombergGPT & Beyond".
Софтуерно инженерство и програмиране
Софтуер и програмиране LLM
В областта на разработката и програмирането на софтуер, големите езикови модели (LLM) харесват Кодексът на OpenAI намлява табнин се появиха като трансформиращи инструменти. Тези модели предоставят на разработчиците интерфейс на естествен език и многоезично владеене, което им позволява да пишат и превеждат код с безпрецедентна ефективност.
OpenAI Codex се откроява със своя естествен езиков интерфейс и многоезично владеене на различни езици за програмиране, предлагайки подобрено разбиране на кода. Неговият абонаментен модел позволява гъвкаво използване.
Tabnine подобрява процеса на кодиране с интелигентно допълване на код, предлагайки безплатна версия за индивидуални потребители и мащабируеми опции за абонамент за професионални и корпоративни нужди.
За офлайн употреба моделът на Mistral AI може да се похвали с превъзходна производителност при задачи за кодиране в сравнение с моделите Llama, като представлява оптимален избор за локално внедряване на LLM, особено за потребители със специфични съображения за производителност и хардуерни ресурси.
Облачно базирани LLM като Близнаци Pro и GPT-4 предоставят широк спектър от възможности, с Близнаци Професионалист, предлагащ мултимодални функционалности и GPT-4 превъзходен при сложни задачи. Изборът между локално и облачно внедряване зависи от фактори като нужди от мащабируемост, изисквания за поверителност на данните, ограничения на разходите и лекота на използване.
Pieces Copilot капсулира тази гъвкавост, като предоставя достъп до различни времена за изпълнение на LLM, както базирани в облака, така и локални, като гарантира, че разработчиците разполагат с правилните инструменти за поддръжка на техните задачи за кодиране, независимо от изискванията на проекта. Това включва най-новите предложения от моделите на OpenAI и Gemini на Google, всеки от които е пригоден за специфични аспекти на разработката и програмирането на софтуер.
Предизвикателства и най-добри практики
Въпреки че потенциалът на DSLM е огромен, тяхното развитие и внедряване идват с уникални предизвикателства, които трябва да бъдат адресирани, за да се гарантира тяхното успешно и отговорно внедряване.
- Наличност и качество на данните: Получаването на висококачествени набори от данни, специфични за домейна, е от решаващо значение за обучението на точни и надеждни DSLM. Проблеми като недостиг на данни, пристрастия и шум могат значително да повлияят на производителността на модела.
- Изчислителни ресурси: Обучението на големи езикови модели, особено от нулата, може да бъде изчислително интензивно, изисквайки значителни изчислителни ресурси и специализиран хардуер.
- Експертиза в областта на домейна: Разработването на DSLM изисква сътрудничество между експерти по изкуствен интелект и специалисти по домейни, за да се гарантира точното представяне на специфични за домейна знания и лингвистични модели.
- Етични съображения: Както при всяка система с изкуствен интелект, DSLM трябва да бъдат разработени и внедрени със строги етични насоки, като се вземат предвид проблеми като пристрастия, поверителност и прозрачност.
За смекчаване на тези предизвикателства и осигуряване на отговорно разработване и внедряване на DSLM е от съществено значение да се възприемат най-добрите практики, включително:
- Куриране на висококачествени набори от данни, специфични за домейна, и използване на техники като увеличаване на данните и трансфер на обучение за преодоляване на недостига на данни.
- Използване на разпределени изчислителни и облачни ресурси за справяне с изчислителните изисквания за обучение на големи езикови модели.
- Насърчаване на интердисциплинарно сътрудничество между изследователи на AI, експерти в областта и заинтересовани страни, за да се осигури точно представяне на знанията в областта и съответствие с нуждите на индустрията.
- Внедряване на стабилни рамки за оценка и непрекъснат мониторинг за оценка на ефективността на модела, идентифициране на отклонения и осигуряване на етично и отговорно внедряване.
- Спазване на специфични за индустрията разпоредби и насоки, като HIPAA за здравеопазване или GDPR за поверителност на данните, за да се гарантира съответствие и защита на поверителна информация.
Заключение
Възходът на езикови модели, специфични за домейн, бележи важен крайъгълен камък в еволюцията на ИИ и интегрирането му в специализирани домейни. Чрез приспособяване на езиковите модели към уникалните езикови модели и контексти на различни индустрии, DSLM имат потенциала да революционизират начина, по който AI взаимодейства и обслужва тези домейни, повишавайки точността, уместността и практическото приложение.
Тъй като изкуственият интелект продължава да прониква в различни сектори, търсенето на DSLM само ще расте, стимулирайки по-нататъшния напредък и иновации в тази област. Като се справят с предизвикателствата и възприемат най-добрите практики, организациите и изследователите могат да впрегнат пълния потенциал на тези специализирани езикови модели, отключвайки нови граници в специфични за домейна AI приложения.
Бъдещето на ИИ е в способността му да разбира и комуникира в нюансите на специализирани домейни, а специфичните за домейни езикови модели проправят пътя за по-контекстуализирана, точна и въздействаща интеграция на ИИ в различните индустрии.
