Inteligencia Artificial General
El auge de los modelos lingüísticos de dominio específico
Introducción
El campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los modelos de lenguaje ha experimentado una transformación notable en los últimos años, impulsada por la llegada de potentes modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-4, PaLM y Llama. Estos modelos, entrenados en conjuntos de datos masivos, han demostrado una capacidad impresionante para comprender y generar texto similar al humano, lo que abre nuevas posibilidades en varios dominios.
Sin embargo, a medida que las aplicaciones de IA continúan penetrando en diversas industrias, ha surgido una necesidad creciente de modelos de lenguaje adaptados a dominios específicos y sus matices lingüísticos únicos. Ingrese a los modelos de lenguaje de dominio específico, una nueva generación de sistemas de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar lenguaje dentro del contexto de industrias o áreas de conocimiento particulares. Este enfoque especializado promete revolucionar la forma en que la IA interactúa y sirve a diferentes sectores, elevando la precisión, relevancia y aplicación práctica de los modelos de lenguaje.
A continuación, exploraremos el auge de los modelos de lenguaje de dominios específicos, su importancia, la mecánica subyacente y las aplicaciones del mundo real en diversas industrias. También hablaremos sobre los desafíos y las mejores prácticas asociados con el desarrollo y la implementación de estos modelos especializados, brindándole el conocimiento para aprovechar todo su potencial.
¿Qué son los modelos de lenguaje de dominio específico?
Los modelos de lenguaje de dominio específico (DSLM) son una clase de sistemas de inteligencia artificial que se especializan en comprender y generar lenguaje dentro del contexto de un dominio o industria en particular. A diferencia de los modelos de lenguaje de propósito general entrenados en diversos conjuntos de datos, los DSLM se afinan o se entrenan desde cero con datos de dominios específicos, lo que les permite comprender y producir un lenguaje adaptado a la terminología, la jerga y los patrones lingüísticos únicos que prevalecen en ese dominio.
Estos modelos están diseñados para cerrar la brecha entre los modelos de lenguaje general y los requisitos de lenguaje especializado de diversas industrias, como la jurídica, financiera, sanitaria y de investigación científica. Al aprovechar el conocimiento específico del dominio y la comprensión contextual, los DSLM pueden ofrecer resultados más precisos y relevantes, mejorando la eficiencia y aplicabilidad de las soluciones impulsadas por IA dentro de estos dominios.
Antecedentes y significado de los DSLM
Los orígenes de los DSLM se remontan a las limitaciones de los modelos de lenguaje de propósito general cuando se aplican a tareas de dominios específicos. Si bien estos modelos destacan por comprender y generar lenguaje natural en un sentido amplio, a menudo tienen dificultades con los matices y complejidades de dominios especializados, lo que conduce a posibles imprecisiones o interpretaciones erróneas.
A medida que las aplicaciones de IA penetraron cada vez más en diversas industrias, la demanda de modelos de lenguaje personalizados que pudieran comprender y comunicarse de manera efectiva dentro de dominios específicos creció exponencialmente. Esta necesidad, junto con la disponibilidad de grandes conjuntos de datos específicos de dominio y los avances en las técnicas de procesamiento del lenguaje natural, allanaron el camino para el desarrollo de DSLM.
La importancia de los DSLM radica en su capacidad para mejorar la precisión, relevancia y aplicación práctica de soluciones impulsadas por IA dentro de dominios especializados. Al interpretar y generar con precisión un lenguaje específico de dominio, estos modelos pueden facilitar procesos de comunicación, análisis y toma de decisiones más efectivos y, en última instancia, impulsar una mayor eficiencia y productividad en diversas industrias.
Cómo funcionan los modelos de lenguaje de dominio específico
Los DSLM generalmente se construyen sobre la base de grandes modelos de lenguaje, que están previamente entrenados con grandes cantidades de datos textuales generales. Sin embargo, el diferenciador clave radica en el proceso de ajuste o reentrenamiento, donde estos modelos se entrenan aún más en conjuntos de datos de dominios específicos, lo que les permite especializarse en los patrones lingüísticos, la terminología y el contexto de industrias particulares.
Hay dos enfoques principales para desarrollar DSLM:
- Ajustar los modelos de lenguaje existentes: En este enfoque, un modelo de lenguaje de propósito general previamente entrenado se ajusta con datos específicos del dominio. Los pesos del modelo se ajustan y optimizan para capturar los patrones y matices lingüísticos del dominio objetivo. Este método aprovecha el conocimiento y las capacidades existentes del modelo base mientras lo adapta al dominio específico.
- Entrenando desde cero: Alternativamente, los DSLM se pueden entrenar completamente desde cero utilizando conjuntos de datos específicos del dominio. Este enfoque implica construir una arquitectura de modelo de lenguaje y entrenarla en un vasto corpus de texto de dominio específico, permitiendo que el modelo aprenda las complejidades del lenguaje del dominio directamente a partir de los datos.
Independientemente del enfoque, el proceso de capacitación para DSLM implica exponer el modelo a grandes volúmenes de datos textuales de dominios específicos, como artículos académicos, documentos legales, informes financieros o registros médicos. A menudo se emplean técnicas avanzadas como el aprendizaje por transferencia, la generación aumentada por recuperación y la ingeniería rápida para mejorar el rendimiento del modelo y adaptarlo al dominio objetivo.
Aplicaciones del mundo real de modelos de lenguaje de dominio específico
El auge de los DSLM ha desbloqueado una multitud de aplicaciones en diversas industrias, revolucionando la forma en que la IA interactúa y sirve a dominios especializados. Aquí hay algunos ejemplos notables:
Dominio legal
Asistente de LLM en Derecho SaulLM-7B
igual.ai una empresa de inteligencia artificial ha introducido muy recientemente SaúlLM-7B, el primer modelo de lenguaje grande de código abierto diseñado explícitamente para el ámbito legal.
El campo del derecho presenta un desafío único para los modelos de lenguaje debido a su intrincada sintaxis, vocabulario especializado y matices específicos de dominio. Los textos legales, como contratos, decisiones judiciales y estatutos, se caracterizan por una complejidad lingüística distinta que requiere una comprensión profunda del contexto y la terminología legales.
SaulLM-7B es un modelo de lenguaje de 7 mil millones de parámetros diseñado para superar la barrera legal del lenguaje. El proceso de desarrollo del modelo implica dos etapas críticas: capacitación previa legal continua y ajuste de la instrucción legal.
- Preformación Legal Continuada: La base de SaulLM-7B se basa en la arquitectura Mistral 7B, un potente modelo de lenguaje de código abierto. Sin embargo, el equipo de Equall.ai reconoció la necesidad de capacitación especializada para mejorar las capacidades legales del modelo. Para lograrlo, seleccionaron un extenso corpus de textos legales que abarca más de 30 mil millones de tokens de diversas jurisdicciones, incluidos Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Europa y Australia.
Al exponer el modelo a este vasto y diverso conjunto de datos legales durante la fase de capacitación previa, SaulLM-7B desarrolló una comprensión profunda de los matices y complejidades del lenguaje legal. Este enfoque permitió que el modelo capturara los patrones, terminologías y contextos lingüísticos únicos que prevalecen en el ámbito legal, sentando las bases para su desempeño excepcional en tareas legales.
- Instrucción Legal Sintonia FINA: Si bien la capacitación previa sobre datos legales es crucial, a menudo no es suficiente para permitir una interacción fluida y la finalización de tareas para los modelos lingüísticos. Para abordar este desafío, el equipo de Equall.ai empleó un novedoso método de ajuste de la instrucción que aprovecha conjuntos de datos legales para perfeccionar aún más las capacidades de SaulLM-7B.
El proceso de ajuste de las instrucciones involucró dos componentes clave: instrucciones genéricas e instrucciones legales.
Cuando se evaluó en el punto de referencia LegalBench-Instruct, un conjunto integral de tareas legales, SaulLM-7B-Instruct (la variante adaptada a las instrucciones) estableció un nuevo estado del arte, superando al mejor modelo de instrucción de código abierto por una diferencia significativa. 11% de mejora relativa.
Además, un análisis granular del desempeño de SaulLM-7B-Instruct reveló sus capacidades superiores en cuatro habilidades legales centrales: detección de problemas, recuperación de reglas, interpretación y comprensión de la retórica. Estas áreas exigen una profunda comprensión de la experiencia jurídica, y el dominio de SaulLM-7B-Instruct en estos dominios es un testimonio del poder de su formación especializada.
Las implicaciones del éxito de SaulLM-7B se extienden mucho más allá de los puntos de referencia académicos. Al cerrar la brecha entre el procesamiento del lenguaje natural y el ámbito jurídico, este modelo pionero tiene el potencial de revolucionar la forma en que los profesionales del derecho navegan e interpretan material jurídico complejo.
Biomedicina y Salud
GatorTron, Codex-Med, Galactica y Med-PaLM LLM
Si bien los LLM de propósito general han demostrado capacidades notables para comprender y generar lenguaje natural, las complejidades y matices de la terminología médica, las notas clínicas y el contenido relacionado con la atención médica exigen modelos especializados capacitados en datos relevantes.
A la vanguardia de esto se encuentran iniciativas como GatorTron, Codex-Med, Galactica y Med-PaLM, cada una de las cuales ha logrado avances significativos en el desarrollo de LLM diseñados explícitamente para aplicaciones de atención médica.
gatortron: Allanando el camino para los LLM clínicos GatorTron, uno de los primeros en el campo de los LLM de atención médica, se desarrolló para investigar cómo los sistemas que utilizan registros médicos electrónicos (EHR) no estructurados podrían beneficiarse de los LLM clínicos con miles de millones de parámetros. Entrenado desde cero con más de 90 mil millones de tokens, incluidas más de 82 mil millones de palabras de texto clínico no identificado, GatorTron demostró mejoras significativas en varias tareas clínicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), como la extracción de conceptos clínicos, la extracción de relaciones médicas y la similitud textual semántica. , inferencia médica del lenguaje natural y respuesta a preguntas médicas.
Codex-Med: Explorando GPT-3 para el control de calidad de la atención médica Si bien no presentó un nuevo LLM, el estudio de Codex-Med exploró la efectividad de los modelos GPT-3.5, específicamente Codex e InstructGPT, para responder y razonar sobre preguntas médicas del mundo real. Al aprovechar técnicas como la cadena de pensamiento y el aumento de la recuperación, Codex-Med logró un rendimiento a nivel humano en puntos de referencia como USMLE, MedMCQA y PubMedQA. Este estudio destacó el potencial de los LLM generales para tareas de control de calidad de la atención médica con indicaciones y aumentos adecuados.
Galactica: Un LLM diseñado específicamente para el conocimiento científico Galactica, desarrollado por Anthropic, se destaca como un LLM diseñado específicamente para almacenar, combinar y razonar sobre el conocimiento científico, incluida la atención médica. A diferencia de otros LLM formados con datos web no seleccionados, el corpus de formación de Galactica consta de 106 mil millones de tokens de fuentes de alta calidad, como artículos, materiales de referencia y enciclopedias. Evaluada en tareas como PubMedQA, MedMCQA y USMLE, Galactica demostró resultados impresionantes, superando el rendimiento de última generación en varios puntos de referencia.
Med-Palm: Alineación de modelos lingüísticos con el ámbito médico Med-Palm, una variante del poderoso PaLM LLM, emplea un enfoque novedoso llamado ajuste de indicaciones de instrucción para alinear los modelos de lenguaje con el dominio médico. Al utilizar un mensaje suave como prefijo inicial, seguido de ejemplos y mensajes diseñados por humanos para tareas específicas, Med-PaLM logró resultados impresionantes en puntos de referencia como MultiMedQA, que incluye conjuntos de datos como LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE y HealthSearchQA.
Si bien estos esfuerzos han logrado avances significativos, el desarrollo y la implementación de LLM en atención médica enfrentan varios desafíos. Las principales preocupaciones son garantizar la calidad de los datos, abordar posibles sesgos y mantener estrictos estándares de privacidad y seguridad para los datos médicos confidenciales.
Además, la complejidad del conocimiento médico y los grandes riesgos involucrados en las aplicaciones de atención médica exigen marcos de evaluación rigurosos y procesos de evaluación humana. El estudio Med-PaLM introdujo un marco integral de evaluación humana, evaluando aspectos como el consenso científico, la evidencia de razonamiento correcto y la posibilidad de daño, destacando la importancia de dichos marcos para crear LLM seguros y confiables.
Finanzas y Banca
Maestría en Finanzas
Los LLM en finanzas como BloombergGPT, FinBERT y FinGPT aprovechan la capacitación especializada en amplios conjuntos de datos relacionados con las finanzas para lograr una precisión notable en el análisis de textos financieros, el procesamiento de datos y la oferta de conocimientos que reflejan el análisis humano experto. BloombergGPT, por ejemplo, con su tamaño de parámetros de 50 mil millones, se basa en una combinación de datos financieros patentados, lo que representa la cúspide de las tareas financieras de PNL.
Estos modelos no sólo son fundamentales para automatizar los análisis e informes financieros de rutina, sino también para avanzar en tareas complejas como la detección de fraude, la gestión de riesgos y el comercio algorítmico. la integracion de Generación aumentada de recuperación (RAG) con estos modelos los enriquece con la capacidad de extraer fuentes de datos financieros adicionales, mejorando sus capacidades analíticas.
Sin embargo, crear y perfeccionar estos LLM financieros para lograr experiencia en un dominio específico implica una inversión considerable, lo que se refleja en la presencia relativamente escasa de tales modelos en el mercado. A pesar del costo y la escasez, modelos como FinBERT y FinGPT disponibles para el público sirven como pasos cruciales hacia la democratización de la IA en las finanzas.
Con estrategias de ajuste, como métodos estándar y de instrucción, los LLM en finanzas se están volviendo cada vez más expertos en proporcionar resultados precisos y contextualmente relevantes que podrían revolucionar el asesoramiento financiero, el análisis predictivo y el seguimiento del cumplimiento. El rendimiento de los modelos ajustados supera a los modelos genéricos, lo que indica su utilidad incomparable en un dominio específico.
Para obtener una descripción general completa del papel transformador de la IA generativa en las finanzas, incluidos conocimientos sobre FinGPT, BloombergGPT y sus implicaciones para la industria, considere explorar el análisis detallado proporcionado en el artículo sobre "IA generativa en finanzas: FinGPT, BloombergGPT y más allá".
Ingeniería de Software y Programación
LLM de software y programación
En el panorama del desarrollo y la programación de software, los modelos de lenguajes grandes (LLM) como Códice de OpenAI y tabnina han surgido como herramientas transformadoras. Estos modelos brindan a los desarrolladores una interfaz de lenguaje natural y dominio multilingüe, lo que les permite escribir y traducir código con una eficiencia sin precedentes.
OpenAI Codex se destaca por su interfaz de lenguaje natural y dominio multilingüe en varios lenguajes de programación, lo que ofrece una mejor comprensión del código. Su modelo de suscripción permite un uso flexible.
Tabnine mejora el proceso de codificación con la finalización inteligente del código, ofreciendo una versión gratuita para usuarios individuales y opciones de suscripción escalables para necesidades profesionales y empresariales.
Para uso fuera de línea, el modelo de Mistral AI cuenta con un rendimiento superior en tareas de codificación en comparación con los modelos Llama, lo que presenta una opción óptima para la implementación local de LLM, particularmente para usuarios con consideraciones específicas de rendimiento y recursos de hardware.
LLM basados en la nube como Gemini Pro y GPT-4 proporcionan un amplio espectro de capacidades, con Gemini Pro que ofrece funcionalidades multimodales y GPT-4 sobresaliendo en tareas complejas. La elección entre implementación local y en la nube depende de factores como las necesidades de escalabilidad, los requisitos de privacidad de los datos, las limitaciones de costos y la facilidad de uso.
Pieces Copilot resume esta flexibilidad al brindar acceso a una variedad de tiempos de ejecución de LLM, tanto locales como basados en la nube, lo que garantiza que los desarrolladores tengan las herramientas adecuadas para respaldar sus tareas de codificación, independientemente de los requisitos del proyecto. Esto incluye las últimas ofertas de OpenAI y los modelos Gemini de Google, cada uno de ellos diseñado para aspectos específicos del desarrollo y la programación de software.
Desafíos y Mejores Prácticas
Si bien el potencial de los DSLM es enorme, su desarrollo e implementación conlleva desafíos únicos que deben abordarse para garantizar su implementación exitosa y responsable.
- Disponibilidad y calidad de datos: Obtener conjuntos de datos de alta calidad y específicos de un dominio es crucial para entrenar DSLM precisos y confiables. Problemas como la escasez de datos, el sesgo y el ruido pueden afectar significativamente el rendimiento del modelo.
- Recursos Computacionales: El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, especialmente desde cero, puede requerir una gran cantidad de recursos computacionales y hardware especializado.
- Experiencia en el campo: El desarrollo de DSLM requiere la colaboración entre expertos en inteligencia artificial y especialistas en el dominio para garantizar la representación precisa del conocimiento y los patrones lingüísticos específicos del dominio.
- Consideraciones éticas: Al igual que con cualquier sistema de IA, los DSLM deben desarrollarse e implementarse con estrictas pautas éticas, abordando preocupaciones como el sesgo, la privacidad y la transparencia.
Para mitigar estos desafíos y garantizar el desarrollo y la implementación responsable de DSLM, es esencial adoptar mejores prácticas, que incluyen:
- Seleccionar conjuntos de datos de dominios específicos de alta calidad y emplear técnicas como el aumento de datos y la transferencia de aprendizaje para superar la escasez de datos.
- Aprovechar la computación distribuida y los recursos de la nube para manejar las demandas computacionales del entrenamiento de grandes modelos de lenguaje.
- Fomentar la colaboración interdisciplinaria entre investigadores de IA, expertos en el dominio y partes interesadas para garantizar una representación precisa del conocimiento del dominio y la alineación con las necesidades de la industria.
- Implementar marcos de evaluación sólidos y monitoreo continuo para evaluar el desempeño del modelo, identificar sesgos y garantizar una implementación ética y responsable.
- Cumplir con las regulaciones y pautas específicas de la industria, como HIPAA para atención médica o GDPR para privacidad de datos, para garantizar el cumplimiento y proteger la información confidencial.
Conclusión
El auge de los modelos lingüísticos de dominios específicos marca un hito importante en la evolución de la IA y su integración en dominios especializados. Al adaptar los modelos lingüísticos a los contextos y patrones lingüísticos únicos de diversas industrias, los DSLM tienen el potencial de revolucionar la forma en que la IA interactúa y sirve a estos dominios, mejorando la precisión, la relevancia y la aplicación práctica.
A medida que la IA siga permeando diversos sectores, la demanda de DSLM no hará más que crecer, lo que impulsará más avances e innovaciones en este campo. Al abordar los desafíos y adoptar las mejores prácticas, las organizaciones y los investigadores pueden aprovechar todo el potencial de estos modelos de lenguaje especializados, desbloqueando nuevas fronteras en aplicaciones de IA de dominios específicos.
El futuro de la IA radica en su capacidad para comprender y comunicarse dentro de los matices de dominios especializados, y los modelos de lenguaje de dominios específicos están allanando el camino para una integración más contextualizada, precisa e impactante de la IA en todas las industrias.
