Kunstig generel intelligens
Fremkomsten af domænespecifikke sprogmodeller
Introduktion
Området for naturlig sprogbehandling (NLP) og sprogmodeller har oplevet en bemærkelsesværdig transformation i de senere år, drevet frem af fremkomsten af kraftfulde store sprogmodeller (LLM'er) som GPT-4, PaLM og Llama. Disse modeller, trænet på massive datasæt, har demonstreret en imponerende evne til at forstå og generere menneskelignende tekst, hvilket åbner op for nye muligheder på tværs af forskellige domæner.
Men efterhånden som AI-applikationer fortsætter med at trænge ind i forskellige industrier, er der opstået et stigende behov for sprogmodeller, der er skræddersyet til specifikke domæner og deres unikke sproglige nuancer. Indtast domænespecifikke sprogmodeller, en ny race af AI-systemer designet til at forstå og generere sprog inden for konteksten af bestemte industrier eller videnområder. Denne specialiserede tilgang lover at revolutionere den måde, AI interagerer med og betjener forskellige sektorer, og øger nøjagtigheden, relevansen og den praktiske anvendelse af sprogmodeller.
Nedenfor vil vi udforske fremkomsten af domænespecifikke sprogmodeller, deres betydning, underliggende mekanik og virkelige applikationer på tværs af forskellige industrier. Vi vil også tale om udfordringerne og bedste praksis forbundet med at udvikle og implementere disse specialiserede modeller, og udstyre dig med viden til at udnytte deres fulde potentiale.
Hvad er domænespecifikke sprogmodeller?
Domænespecifikke sprogmodeller (DSLM'er) er en klasse af AI-systemer, der specialiserer sig i at forstå og generere sprog inden for konteksten af et bestemt domæne eller branche. I modsætning til generelle sprogmodeller trænet på forskellige datasæt, finjusteres eller trænes DSLM'er fra bunden på domænespecifikke data, hvilket gør dem i stand til at forstå og producere sprog, der er skræddersyet til den unikke terminologi, jargon og sproglige mønstre, der er fremherskende i det pågældende domæne.
Disse modeller er designet til at bygge bro mellem generelle sprogmodeller og de specialiserede sprogkrav i forskellige brancher, såsom juridisk, finans, sundhedspleje og videnskabelig forskning. Ved at udnytte domænespecifik viden og kontekstuel forståelse kan DSLM'er levere mere nøjagtige og relevante output, hvilket øger effektiviteten og anvendeligheden af AI-drevne løsninger inden for disse domæner.
Baggrund og betydning af DSLM'er
Oprindelsen af DSLM'er kan spores tilbage til begrænsningerne af generelle sprogmodeller, når de anvendes på domænespecifikke opgaver. Selvom disse modeller udmærker sig ved at forstå og generere naturligt sprog i bred forstand, kæmper de ofte med nuancerne og kompleksiteten af specialiserede domæner, hvilket fører til potentielle unøjagtigheder eller fejlfortolkninger.
Efterhånden som AI-applikationer i stigende grad trængte ind i forskellige industrier, voksede efterspørgslen efter skræddersyede sprogmodeller, der effektivt kunne forstå og kommunikere inden for specifikke domæner, eksponentielt. Dette behov kombineret med tilgængeligheden af store domænespecifikke datasæt og fremskridt inden for naturlige sprogbehandlingsteknikker banede vejen for udviklingen af DSLM'er.
Betydningen af DSLM'er ligger i deres evne til at forbedre nøjagtigheden, relevansen og den praktiske anvendelse af AI-drevne løsninger inden for specialiserede domæner. Ved nøjagtigt at fortolke og generere domænespecifikt sprog kan disse modeller facilitere mere effektive kommunikations-, analyse- og beslutningsprocesser og i sidste ende drive øget effektivitet og produktivitet på tværs af forskellige industrier.
Sådan fungerer domænespecifikke sprogmodeller
DSLM'er er typisk bygget på grundlaget af store sprogmodeller, som er forudtrænede på enorme mængder generelle tekstdata. Den vigtigste differentiator ligger imidlertid i finjusterings- eller omskolingsprocessen, hvor disse modeller trænes yderligere på domænespecifikke datasæt, hvilket giver dem mulighed for at specialisere sig i sprogmønstre, terminologi og kontekst for bestemte industrier.
Der er to primære tilgange til udvikling af DSLM'er:
- Finjustering af eksisterende sprogmodeller: I denne tilgang finjusteres en præ-trænet sprogmodel til generelle formål på domænespecifikke data. Modellens vægte er justeret og optimeret til at fange de sproglige mønstre og nuancer i måldomænet. Denne metode udnytter basismodellens eksisterende viden og muligheder, mens den tilpasses til det specifikke domæne.
- Træning fra bunden: Alternativt kan DSLM'er trænes helt fra bunden ved hjælp af domænespecifikke datasæt. Denne tilgang involverer at bygge en sprogmodelarkitektur og træne den på et stort korpus af domænespecifik tekst, hvilket gør det muligt for modellen at lære forviklingerne af domænets sprog direkte fra dataene.
Uanset tilgangen involverer træningsprocessen for DSLM'er at udsætte modellen for store mængder domænespecifikke tekstdata, såsom akademiske artikler, juridiske dokumenter, økonomiske rapporter eller medicinske journaler. Avancerede teknikker som overførselslæring, genfinding-augmented generation og prompt engineering bruges ofte til at forbedre modellens ydeevne og tilpasse den til måldomænet.
Real-World-applikationer af domænespecifikke sprogmodeller
Fremkomsten af DSLM'er har låst op for et væld af applikationer på tværs af forskellige industrier, hvilket revolutionerer måden AI interagerer med og betjener specialiserede domæner. Her er nogle bemærkelsesværdige eksempler:
Juridisk domæne
Jura LLM-assistent SaulLM-7B
Equall.ai en AI-virksomhed har for ganske nylig introduceret SaulLM-7B, den første open source store sprogmodel, der er skræddersyet eksplicit til det juridiske domæne.
Juraområdet udgør en unik udfordring for sprogmodeller på grund af dets indviklede syntaks, specialiserede ordforråd og domænespecifikke nuancer. Lovtekster, såsom kontrakter, retsafgørelser og vedtægter, er karakteriseret ved en udpræget sproglig kompleksitet, der kræver en dyb forståelse af den juridiske kontekst og terminologi.
SaulLM-7B er en sprogmodel med 7 milliarder parametre, der er lavet til at overvinde den juridiske sprogbarriere. Modellens udviklingsproces involverer to kritiske faser: juridisk fortsat fortræning og finjustering af juridisk instruktion.
- Juridisk fortsat fortræning: Fundamentet for SaulLM-7B er bygget på Mistral 7B-arkitekturen, en kraftfuld open source-sprogmodel. Teamet hos Equall.ai erkendte imidlertid behovet for specialiseret træning for at forbedre modellens juridiske muligheder. For at opnå dette kurerede de et omfattende korpus af juridiske tekster, der spænder over over 30 milliarder tokens fra forskellige jurisdiktioner, herunder USA, Canada, Storbritannien, Europa og Australien.
Ved at eksponere modellen for dette store og mangfoldige juridiske datasæt under fortræningsfasen udviklede SaulLM-7B en dyb forståelse af nuancerne og kompleksiteten af juridisk sprog. Denne tilgang gjorde det muligt for modellen at fange de unikke sproglige mønstre, terminologier og kontekster, der er fremherskende i det juridiske domæne, og satte scenen for dens exceptionelle præstation i juridiske opgaver.
- Juridisk instruktion Finjustering: Selvom fortræning i juridiske data er afgørende, er det ofte ikke tilstrækkeligt til at muliggøre problemfri interaktion og opgavefuldførelse for sprogmodeller. For at løse denne udfordring brugte teamet hos Equall.ai en ny instruktionsfinjusteringsmetode, der udnytter lovlige datasæt til yderligere at forfine SaulLM-7B's muligheder.
Instruktionsfinjusteringsprocessen involverede to nøglekomponenter: generiske instruktioner og juridiske instruktioner.
Da SaulLM-7B-Instruct (den instruktionstunede variant) blev evalueret på LegalBench-Instruct benchmark, en omfattende pakke af juridiske opgaver, etablerede en ny state-of-the-art, der overgik den bedste open source-instruktionsmodel med en betydelig 11% relativ forbedring.
Desuden afslørede en granulær analyse af SaulLM-7B-Instructs ydeevne dens overlegne evner på tværs af fire centrale juridiske evner: problemspotting, regelgenkaldelse, fortolkning og retorikforståelse. Disse områder kræver en dyb forståelse af juridisk ekspertise, og SaulLM-7B-Instructs dominans på disse områder er et vidnesbyrd om styrken af dets specialiserede uddannelse.
Konsekvenserne af SaulLM-7B's succes rækker langt ud over akademiske benchmarks. Ved at bygge bro mellem naturlig sprogbehandling og det juridiske domæne har denne banebrydende model potentialet til at revolutionere den måde, juridiske fagfolk navigerer og fortolker komplekst juridisk materiale.
Biomedicin og sundhedspleje
GatorTron, Codex-Med, Galactica og Med-PaLM LLM
Mens LLM'er til generelle formål har demonstreret bemærkelsesværdige evner til at forstå og generere naturligt sprog, kræver kompleksiteten og nuancerne af medicinsk terminologi, kliniske noter og sundhedsrelateret indhold specialiserede modeller trænet på relevante data.
På forkant med dette er initiativer som GatorTron, Codex-Med, Galactica og Med-PaLM, der hver især gør betydelige fremskridt med at udvikle LLM'er, der er eksplicit designet til sundhedsapplikationer.
GatorTron: Baner vejen for kliniske LLM'er GatorTron, en tidlig aktør inden for sundhedspleje LLM'er, blev udviklet for at undersøge, hvordan systemer, der anvender ustrukturerede elektroniske sundhedsjournaler (EHR'er), kunne drage fordel af kliniske LLM'er med milliarder af parametre. Uddannet fra bunden på over 90 milliarder tokens, inklusive mere end 82 milliarder ord af afidentificeret klinisk tekst, demonstrerede GatorTron betydelige forbedringer i forskellige opgaver med klinisk naturlig sprogbehandling (NLP), såsom klinisk konceptudtrækning, medicinsk relationsekstraktion, semantisk tekstlig lighed , medicinsk naturlig sprogslutning og besvarelse af medicinske spørgsmål.
Codex-Med: Udforskning af GPT-3 for Healthcare QA Uden at introducere en ny LLM, udforskede Codex-Med-undersøgelsen effektiviteten af GPT-3.5-modeller, specifikt Codex og InstructGPT, til at besvare og ræsonnere om medicinske spørgsmål fra den virkelige verden. Ved at udnytte teknikker som chain-of-thought prompting og genfindingsforøgelse opnåede Codex-Med ydeevne på menneskeligt niveau på benchmarks som USMLE, MedMCQA og PubMedQA. Denne undersøgelse fremhævede potentialet af generelle LLM'er til sundheds-QA-opgaver med passende tilskyndelse og forstærkning.
Galactica: En målrettet LLM til videnskabelig viden Galactica, udviklet af Anthropic, skiller sig ud som en målrettet LLM, der sigter mod at lagre, kombinere og ræsonnere om videnskabelig viden, herunder sundhedspleje. I modsætning til andre LLM'er, der er trænet på ukurerede webdata, består Galacticas træningskorpus af 106 milliarder tokens fra kilder af høj kvalitet, såsom papirer, referencematerialer og encyklopædier. Evalueret på opgaver som PubMedQA, MedMCQA og USMLE demonstrerede Galactica imponerende resultater, der overgik den nyeste præstation på flere benchmarks.
Med-PaLM: At tilpasse sprogmodeller til det medicinske domæne Med-PaLM, en variant af den kraftfulde PaLM LLM, anvender en ny tilgang kaldet instruktionsprompt tuning for at tilpasse sprogmodeller til det medicinske domæne. Ved at bruge en blød prompt som et indledende præfiks, efterfulgt af opgavespecifikke menneskeskabte prompter og eksempler, opnåede Med-PaLM imponerende resultater på benchmarks som MultiMedQA, som omfatter datasæt som LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE og HealthSearchQA.
Selvom disse bestræbelser har gjort betydelige fremskridt, står udviklingen og implementeringen af sundheds-LLM'er over for flere udfordringer. Sikring af datakvalitet, håndtering af potentielle skævheder og opretholdelse af strenge privatlivs- og sikkerhedsstandarder for følsomme medicinske data er de største bekymringer.
Derudover kræver kompleksiteten af medicinsk viden og de store indsatser, der er involveret i sundhedsapplikationer, strenge evalueringsrammer og menneskelige evalueringsprocesser. Med-PaLM-undersøgelsen introducerede en omfattende menneskelig evalueringsramme, der vurderer aspekter som videnskabelig konsensus, beviser for korrekt begrundelse og muligheden for skade, hvilket understreger vigtigheden af sådanne rammer for at skabe sikre og troværdige LLM'er.
Finans-og banksektoren
Finans LLM
Finance LLM'er som BloombergGPT, FinBERT og FinGPT udnytter specialiseret træning i omfattende finansrelaterede datasæt for at opnå bemærkelsesværdig nøjagtighed i at analysere finansielle tekster, behandle data og tilbyde indsigt, der afspejler ekspertanalyse af mennesker. BloombergGPT, for eksempel, med sin parameterstørrelse på 50 milliarder, er finjusteret på en blanding af proprietære finansielle data, der inkarnerer et højdepunkt af finansielle NLP-opgaver.
Disse modeller er ikke kun afgørende for automatisering af rutinemæssig finansiel analyse og rapportering, men også til at fremme komplekse opgaver såsom afsløring af svindel, risikostyring og algoritmisk handel. Integrationen af Retrieval-Augmented Generation (RAG) med disse modeller beriger dem med kapaciteten til at hente yderligere finansielle datakilder, hvilket forbedrer deres analytiske evner.
Men at skabe og finjustere disse finansielle LLM'er for at opnå domænespecifik ekspertise indebærer betydelige investeringer, hvilket afspejler den relativt sparsomme tilstedeværelse af sådanne modeller på markedet. På trods af omkostningerne og knapheden fungerer modeller som FinBERT og FinGPT, der er tilgængelige for offentligheden, som afgørende skridt i retning af at demokratisere kunstig intelligens i finanssektoren.
Med finjusterende strategier såsom standard- og instruktionsmetoder bliver finans-LLM'er stadig dygtigere til at levere præcise, kontekstuelt relevante output, der kan revolutionere finansiel rådgivning, forudsigende analyse og overholdelsesovervågning. De finjusterede modellers ydeevne overgår generiske modeller, hvilket signalerer deres enestående domænespecifikke nytte.
For et omfattende overblik over den transformative rolle af generativ AI i finanssektoren, herunder indsigt i FinGPT, BloombergGPT og deres implikationer for industrien, kan du overveje at udforske den detaljerede analyse, der leveres i artikel om "Generativ AI i finans: FinGPT, BloombergGPT & Beyond".
Software Engineering og programmering
Software og programmering LLM
I landskabet af softwareudvikling og programmering kan store sprogmodeller (LLM'er) lide OpenAI's Codex , Tabnin er dukket op som transformative værktøjer. Disse modeller giver udviklere en naturlig sproggrænseflade og flersprogede færdigheder, hvilket giver dem mulighed for at skrive og oversætte kode med hidtil uset effektivitet.
OpenAI Codex skiller sig ud med sin naturlige sproggrænseflade og flersprogede færdigheder på tværs af forskellige programmeringssprog, hvilket tilbyder forbedret kodeforståelse. Dens abonnementsmodel giver mulighed for fleksibel brug.
Tabnine forbedrer kodningsprocessen med intelligent kodefuldførelse og tilbyder en gratis version til individuelle brugere og skalerbare abonnementsmuligheder til professionelle og virksomhedsbehov.
Til offline brug kan Mistral AI's model prale af overlegen ydeevne på kodningsopgaver sammenlignet med Llama-modeller, hvilket præsenterer et optimalt valg for lokal LLM-implementering, især for brugere med specifik ydeevne og hardwareressourceovervejelser.
Cloud-baserede LLM'er kan lide GeminiPro og GPT-4 giver et bredt spektrum af muligheder, med Gemini Pro tilbyder multimodale funktionaliteter og GPT-4, der udmærker sig i komplekse opgaver. Valget mellem lokal og cloud-implementering afhænger af faktorer som skalerbarhedsbehov, databeskyttelseskrav, omkostningsbegrænsninger og brugervenlighed.
Pieces Copilot indkapsler denne fleksibilitet ved at give adgang til en række forskellige LLM-runtimes, både cloud-baserede og lokale, hvilket sikrer, at udviklere har de rigtige værktøjer til at understøtte deres kodningsopgaver, uanset projektkrav. Dette inkluderer de seneste tilbud fra OpenAI og Googles Gemini-modeller, som hver er skræddersyet til specifikke aspekter af softwareudvikling og programmering.
Udfordringer og bedste praksis
Mens potentialet i DSLM'er er stort, kommer deres udvikling og implementering med unikke udfordringer, som skal løses for at sikre deres succesfulde og ansvarlige implementering.
- Datatilgængelighed og kvalitet: At opnå domænespecifikke datasæt af høj kvalitet er afgørende for at træne nøjagtige og pålidelige DSLM'er. Problemer som dataknaphed, skævhed og støj kan påvirke modellens ydeevne betydeligt.
- Beregningsressourcer: Træning af store sprogmodeller, især fra bunden, kan være beregningsintensivt og kræver betydelige beregningsressourcer og specialiseret hardware.
- Domæneekspertise: Udvikling af DSLM'er kræver samarbejde mellem AI-eksperter og domænespecialister for at sikre den nøjagtige repræsentation af domænespecifik viden og sproglige mønstre.
- Etiske overvejelser: Som med ethvert AI-system skal DSLM'er udvikles og implementeres med strenge etiske retningslinjer, der adresserer bekymringer som bias, privatliv og gennemsigtighed.
For at afbøde disse udfordringer og sikre en ansvarlig udvikling og udrulning af DSLM'er er det vigtigt at vedtage bedste praksis, herunder:
- Kuratorering af domænespecifikke datasæt af høj kvalitet og anvendelse af teknikker som dataforøgelse og overførselslæring for at overvinde dataknaphed.
- Udnyttelse af distribuerede computer- og cloud-ressourcer til at håndtere beregningskravene til træning af store sprogmodeller.
- Fremme af tværfagligt samarbejde mellem AI-forskere, domæneeksperter og interessenter for at sikre nøjagtig repræsentation af domæneviden og tilpasning til industriens behov.
- Implementering af robuste evalueringsrammer og løbende overvågning for at vurdere modellens ydeevne, identificere skævheder og sikre etisk og ansvarlig implementering.
- Overholdelse af branchespecifikke regler og retningslinjer, såsom HIPAA for sundhedspleje eller GDPR for databeskyttelse, for at sikre overholdelse og beskytte følsomme oplysninger.
Konklusion
Fremkomsten af domænespecifikke sprogmodeller markerer en væsentlig milepæl i udviklingen af AI og dets integration i specialiserede domæner. Ved at skræddersy sprogmodeller til de unikke sproglige mønstre og sammenhænge i forskellige industrier, har DSLM'er potentialet til at revolutionere den måde, AI interagerer med og betjener disse domæner, hvilket øger nøjagtighed, relevans og praktisk anvendelse.
Da kunstig intelligens fortsætter med at gennemsyre forskellige sektorer, vil efterspørgslen efter DSLM'er kun vokse, hvilket driver yderligere fremskridt og innovationer på dette område. Ved at tage fat på udfordringerne og vedtage bedste praksis kan organisationer og forskere udnytte det fulde potentiale af disse specialiserede sprogmodeller og frigøre nye grænser i domænespecifikke AI-applikationer.
Fremtiden for AI ligger i dens evne til at forstå og kommunikere inden for nuancerne af specialiserede domæner, og domænespecifikke sprogmodeller baner vejen for en mere kontekstualiseret, præcis og virkningsfuld integration af AI på tværs af industrier.
