Keinotekoinen yleinen älykkyys
Verkkotunnuskohtaisten kielimallien nousu
esittely
Luonnollisen kielen prosessoinnin (NLP) ja kielimallien ala on kokenut viime vuosina huomattavan muutoksen, jota on vauhdittanut voimakkaiden suurten kielimallien (LLM) tulo, kuten GPT-4, PaLM ja Llama. Nämä massiivisiin tietokokonaisuuksiin koulutetut mallit ovat osoittaneet vaikuttavan kyvyn ymmärtää ja luoda ihmisen kaltaista tekstiä, mikä avaa uusia mahdollisuuksia eri aloilla.
Tekoälysovellusten tunkeutuessa eri toimialoihin on kuitenkin ilmaantunut kasvava tarve kielimalleille, jotka on räätälöity tietyille aloille ja niiden ainutlaatuisille kielellisille vivahteille. Siirry toimialuekohtaisiin kielimalleihin, uusiin tekoälyjärjestelmiin, jotka on suunniteltu ymmärtämään ja luomaan kieltä tiettyjen toimialojen tai tietoalueiden kontekstissa. Tämä erikoistunut lähestymistapa lupaa mullistaa tavan, jolla tekoäly on vuorovaikutuksessa eri sektoreiden kanssa ja palvelee niitä, mikä lisää kielimallien tarkkuutta, relevanssia ja käytännön sovellusta.
Alla tutkimme verkkoaluekohtaisten kielimallien nousua, niiden merkitystä, taustalla olevaa mekaniikkaa ja todellisia sovelluksia eri toimialoilla. Puhumme myös haasteista ja parhaista käytännöistä, jotka liittyvät näiden erikoismallien kehittämiseen ja käyttöönottoon, mikä antaa sinulle tietoa niiden täyden potentiaalin hyödyntämiseksi.
Mitä ovat verkkotunnuskohtaiset kielimallit?
Verkkoaluekohtaiset kielimallit (DSLM) ovat tekoälyjärjestelmien luokka, joka on erikoistunut ymmärtämään ja luomaan kieltä tietyn toimialueen tai toimialan yhteydessä. Toisin kuin yleiskäyttöiset kielimallit, jotka on koulutettu erilaisiin tietokokonaisuuksiin, DSLM:t ovat hienosäädettyjä tai opetettuja alusta alkaen toimialuekohtaisilla tiedoilla, mikä mahdollistaa niiden ymmärtämisen ja tuottaman kielen, joka on räätälöity kyseisellä alueella vallitsevan ainutlaatuisen terminologian, ammattislangen ja kielellisten mallien mukaan.
Nämä mallit on suunniteltu kuromaan umpeen yleisten kielimallien ja eri alojen, kuten laki-, rahoitus-, terveydenhuollon ja tieteellisen tutkimuksen, erityisten kielivaatimusten välillä. Hyödyntämällä toimialuekohtaista tietoa ja kontekstuaalista ymmärrystä DSLM:t voivat tarjota tarkempia ja osuvampia tuloksia, mikä parantaa tekoälypohjaisten ratkaisujen tehokkuutta ja sovellettavuutta näillä aloilla.
DSLM:ien tausta ja merkitys
DSLM:ien alkuperä voidaan jäljittää yleiskäyttöisten kielimallien rajoituksiin, kun niitä sovelletaan toimialuekohtaisiin tehtäviin. Vaikka nämä mallit ovat erinomaisia luonnollisen kielen ymmärtämisessä ja luomisessa laajassa merkityksessä, ne kamppailevat usein erikoisalojen vivahteiden ja monimutkaisuuden kanssa, mikä johtaa mahdollisiin epätarkkuuksiin tai väärintulkintoihin.
Tekoälysovellusten tunkeutuessa yhä enemmän eri toimialoihin, räätälöityjen kielimallien kysyntä, jotka pystyivät tehokkaasti ymmärtämään ja kommunikoimaan tietyillä aloilla, kasvoi eksponentiaalisesti. Tämä tarve yhdistettynä suurten verkkoaluekohtaisten tietojoukkojen saatavuuteen ja luonnollisen kielen käsittelytekniikoiden edistymiseen tasoitti tietä DSLM:ien kehitykselle.
DSLM:ien merkitys piilee niiden kyvyssä parantaa tekoälypohjaisten ratkaisujen tarkkuutta, relevanssia ja käytännön sovellusta erikoistuneilla aloilla. Nämä mallit tulkitsevat ja luovat toimialuekohtaista kieltä tarkasti, ja ne voivat helpottaa tehokkaampia viestintä-, analysointi- ja päätöksentekoprosesseja, mikä lopulta lisää tehokkuutta ja tuottavuutta eri toimialoilla.
Miten verkkotunnuskohtaiset kielimallit toimivat
DSLM:t rakentuvat tyypillisesti suurten kielimallien perustalle, jotka on valmiiksi koulutettu valtaviin määriin yleistä tekstidataa. Tärkein erottava tekijä on kuitenkin hienosäätö- tai uudelleenkoulutusprosessissa, jossa näitä malleja koulutetaan edelleen toimialuekohtaisiin tietokokonaisuuksiin, jolloin ne voivat erikoistua tiettyjen toimialojen kielimalleihin, terminologiaan ja kontekstiin.
DSLM:ien kehittämiseen on kaksi ensisijaista lähestymistapaa:
- Nykyisten kielimallien hienosäätö: Tässä lähestymistavassa valmiiksi koulutettu yleiskäyttöinen kielimalli hienosäädetään toimialuekohtaisilla tiedoilla. Mallin painot on säädetty ja optimoitu sieppaamaan kohdealueen kielelliset kuviot ja vivahteet. Tämä menetelmä hyödyntää perusmallin olemassa olevaa tietämystä ja kykyjä ja mukauttaa sen tiettyyn alueeseen.
- Treenit tyhjästä: Vaihtoehtoisesti DSLM:itä voidaan kouluttaa kokonaan tyhjästä käyttämällä toimialuekohtaisia tietojoukkoja. Tämä lähestymistapa sisältää kielimalliarkkitehtuurin rakentamisen ja sen kouluttamisen laajalle aluekohtaiselle tekstille, jolloin malli voi oppia toimialueen kielen hienoudet suoraan tiedoista.
Lähestymistavasta riippumatta DSLM:ien koulutusprosessiin sisältyy mallin altistaminen suurille määrille aluekohtaista tekstidataa, kuten akateemisia papereita, oikeudellisia asiakirjoja, taloudellisia raportteja tai potilastietoja. Kehittyneitä tekniikoita, kuten siirtooppimista, haku-lisättyä generointia ja nopeaa suunnittelua, käytetään usein parantamaan mallin suorituskykyä ja mukauttamaan sitä kohdealueelle.
Toimialuekohtaisten kielimallien reaalimaailman sovellukset
DSLM:ien nousu on avannut lukuisia sovelluksia eri toimialoilla ja mullistanut tavan, jolla tekoäly on vuorovaikutuksessa erikoistuneiden verkkotunnusten kanssa ja palvelee niitä. Tässä on joitain merkittäviä esimerkkejä:
Laillinen verkkotunnus
Oikeustieteen LLM-assistentti SaulLM-7B
Equall.ai tekoälyyritys on äskettäin esitellyt SaulLM-7B, ensimmäinen avoimen lähdekoodin laaja kielimalli, joka on räätälöity nimenomaisesti lakialueelle.
Oikeusala on ainutlaatuinen haaste kielimalleille monimutkaisen syntaksinsa, erikoissanastonsa ja toimialuekohtaisten vivahteidensa vuoksi. Lakiteksteille, kuten sopimuksille, tuomioistuinten päätöksille ja säädöksille, on ominaista selkeä kielellinen monimutkaisuus, joka vaatii syvällistä oikeudellisen kontekstin ja terminologian ymmärtämistä.
SaulLM-7B on 7 miljardin parametrin kielimalli, joka on suunniteltu voittamaan laillinen kielimuuri. Mallin kehitysprosessissa on kaksi kriittistä vaihetta: juridinen jatkuva esikoulutus ja lakiohjeiden hienosäätö.
- Oikeudellinen jatkokoulutus: SaulLM-7B:n perusta on rakennettu Mistral 7B -arkkitehtuurille, tehokkaalle avoimen lähdekoodin kielimallille. Equall.ai:n tiimi kuitenkin ymmärsi erikoiskoulutuksen tarpeen mallin juridisten valmiuksien parantamiseksi. Tämän saavuttamiseksi he kuratoivat laajan lakitekstien kokoelman, joka kattaa yli 30 miljardia tokenia eri lainkäyttöalueilta, mukaan lukien Yhdysvalloista, Kanadasta, Isosta-Britanniasta, Euroopasta ja Australiasta.
Esittämällä mallin tälle laajalle ja monipuoliselle juridiselle tietojoukolle esikoulutusvaiheessa SaulLM-7B kehitti syvän ymmärryksen juridisen kielen vivahteista ja monimutkaisuudesta. Tämä lähestymistapa mahdollisti mallin vangita ainutlaatuiset kielelliset mallit, terminologiat ja kontekstit, jotka vallitsevat lakialalla, mikä loi pohjan sen poikkeukselliselle suorituskyvylle juridisissa tehtävissä.
- Oikeudellinen ohje Hienosäätö: Vaikka oikeudellisten tietojen esikoulutus on ratkaisevan tärkeää, se ei useinkaan riitä mahdollistamaan saumatonta vuorovaikutusta ja tehtävien suorittamista kielimalleissa. Vastatakseen tähän haasteeseen Equall.ai:n tiimi käytti uutta opetuksen hienosäätömenetelmää, joka hyödyntää oikeudellisia tietojoukkoja SaulLM-7B:n ominaisuuksien parantamiseksi.
Ohjeiden hienosäätöprosessi sisälsi kaksi avainosaa: yleisohjeet ja lakiohjeet.
Arvioituina LegalBench-Instruct-vertailulla, kattavalla juridisten tehtävien sarjalla, SaulLM-7B-Instruct (ohjeistettu versio) loi uuden huipputason, joka ylitti parhaan avoimen lähdekoodin ohjemallin huomattavasti. 11 % suhteellinen parannus.
Lisäksi SaulLM-7B-Instructin suorituskyvyn rakeinen analyysi paljasti sen ylivoimaiset ominaisuudet neljässä keskeisessä laillisessa kyvyssä: ongelman havaitseminen, sääntöjen muistaminen, tulkinta ja retoriikan ymmärtäminen. Nämä alueet vaativat syvällistä juridisen asiantuntemuksen ymmärtämistä, ja SaulLM-7B-Instructin hallitseva asema näillä aloilla on osoitus sen erikoiskoulutuksen voimasta.
SaulLM-7B:n menestyksen vaikutukset ulottuvat paljon akateemisten vertailuarvojen ulkopuolelle. Tämä uraauurtava malli muodostaa sillan luonnollisen kielen käsittelyn ja juridisen alueen välillä ja se voi mullistaa tavan, jolla lakimiehet navigoivat ja tulkitsevat monimutkaista juridista materiaalia.
Biolääketiede ja terveydenhuolto
GatorTron, Codex-Med, Galactica ja Med-PaLM LLM
Vaikka yleiskäyttöiset LLM:t ovat osoittaneet merkittäviä kykyjä luonnollisen kielen ymmärtämisessä ja luomisessa, lääketieteellisen terminologian, kliinisten huomautusten ja terveydenhuoltoon liittyvän sisällön monimutkaisuus ja vivahteet vaativat erityisiä malleja, jotka on koulutettu asiaankuuluviin tietoihin.
Tämän eturintamassa ovat aloitteet, kuten GatorTron, Codex-Med, Galactica ja Med-PaLM, joista jokainen edistyy merkittävästi terveydenhuollon sovelluksiin suunniteltujen LLM:ien kehittämisessä.
GatorTron: Tasoittaa tietä kliinisille LLM:ille GatorTron, varhainen tulokas terveydenhuollon LLM:ien alalla, kehitettiin tutkimaan, kuinka järjestelmät, jotka käyttävät strukturoimattomia sähköisiä terveystietoja (EHR) voivat hyötyä kliinisistä LLM:istä, joilla on miljardeja parametreja. GatorTron on koulutettu alusta alkaen yli 90 miljardilla tunnisteella, mukaan lukien yli 82 miljardia sanaa kliinistä tekstiä, josta ei ole tunnistettu. , lääketieteellisen luonnollisen kielen päättely ja lääketieteellisiin kysymyksiin vastaaminen.
Codex-Med: GPT-3:n tutkiminen terveydenhuollon laadunvarmistukseen Vaikka Codex-Med-tutkimuksessa ei otettu käyttöön uutta LLM:ää, se tutki GPT-3.5-mallien, erityisesti Codexin ja InstructGPT:n, tehokkuutta todellisten lääketieteellisten kysymysten vastauksissa ja perusteluissa. Hyödyntämällä tekniikoita, kuten ajatusketjun kehotusta ja hakujen lisäystä, Codex-Med saavutti ihmistason suorituskyvyn vertailuissa, kuten USMLE, MedMCQA ja PubMedQA. Tämä tutkimus korosti yleisten LLM:ien potentiaalia terveydenhuollon laadunvarmistustehtävissä asianmukaisin kehotuksin ja lisäyksenä.
Galactica: Tarkoituksenmukaisesti suunniteltu LLM tieteellistä tietoa varten Galactica, Anthropicin kehittämä, erottuu määrätietoisesti suunnitellusta LLM:stä, jonka tarkoituksena on tallentaa, yhdistää ja perustella tieteellistä tietoa, mukaan lukien terveydenhuolto. Toisin kuin muut kuroimattomalla verkkodatalla koulutetut LLM:t, Galactican koulutuskorpus koostuu 106 miljardista tunnuksesta korkealaatuisista lähteistä, kuten papereista, viitemateriaaleista ja tietosanakirjoista. Arvioituina sellaisissa tehtävissä kuin PubMedQA, MedMCQA ja USMLE, Galactica osoitti vaikuttavia tuloksia, ylittäen huipputason suorituskyvyn useissa vertailuissa.
Med-PaLM: Kielimallien mukauttaminen lääketieteen alaan Med-PaLM, joka on muunnos tehokkaasta PaLM LLM:stä, käyttää uutta lähestymistapaa, jota kutsutaan ohjekehotuksesta kielimallien mukauttamiseksi lääketieteen alaan. Käyttämällä pehmeää kehotetta alkuetuliitteenä ja sen jälkeen tehtäväkohtaisia ihmisen suunnittelemia kehotteita ja esimerkkejä, Med-PaLM saavutti vaikuttavia tuloksia vertailuissa, kuten MultiMedQA, joka sisältää tietojoukot, kuten LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE ja HealthSearchQA.
Vaikka nämä ponnistelut ovat edistyneet merkittävästi, terveydenhuollon LLM:ien kehittäminen ja käyttöönotto kohtaavat useita haasteita. Tärkeimmät huolenaiheet ovat tietojen laadun varmistaminen, mahdollisten harhojen poistaminen ja arkaluonteisten lääketieteellisten tietojen tiukkojen tietosuoja- ja turvallisuusstandardien ylläpitäminen.
Lisäksi lääketieteellisen tiedon monimutkaisuus ja terveydenhuollon sovelluksiin liittyvät suuret panokset vaativat tiukkoja arviointikehyksiä ja ihmisten arviointiprosesseja. Med-PaLM-tutkimuksessa esiteltiin kattava ihmisten arviointikehys, jossa arvioitiin sellaisia näkökohtia kuin tieteellinen konsensus, todisteet oikeasta päättelystä ja haitan mahdollisuus. Se korosti tällaisten viitekehysten merkitystä turvallisten ja luotettavien LLM:ien luomisessa.
Rahoitus ja pankki
Rahoitus LLM
Rahoitusalan LLM-yritykset, kuten BloombergGPT, FinBERT ja FinGPT, hyödyntävät erikoiskoulutusta laajoista talouteen liittyvistä tietokokonaisuuksista saavuttaakseen huomattavan tarkkuuden taloustekstien analysoinnissa, tietojen käsittelyssä ja asiantuntija-ihmisten analyysin heijastavien oivallusten tarjoamisessa. Esimerkiksi BloombergGPT, jonka parametrikoko on 50 miljardia, on hienosäädetty sekoitukselle omistusoikeudellisia taloustietoja, ja se edustaa taloudellisten NLP-tehtävien huippua.
Nämä mallit eivät ole avainasemassa vain rutiininomaisen talousanalyysin ja raportoinnin automatisoinnissa, vaan myös monimutkaisten tehtävien, kuten petosten havaitsemisen, riskienhallinnan ja algoritmisen kaupankäynnin, edistämisessä. Integrointi Retrieval-Augmented Generation (RAG) näillä malleilla rikastuttaa niitä kyvyllä saada lisää rahoitustietolähteitä, mikä parantaa niiden analyyttisiä ominaisuuksia.
Näiden taloudellisten LLM-yritysten luominen ja hienosäätö aluekohtaisen asiantuntemuksen saavuttamiseksi vaatii kuitenkin huomattavia investointeja, mikä heijastaa tällaisten mallien suhteellisen vähäistä läsnäoloa markkinoilla. Kustannuksista ja niukkuudesta huolimatta yleisön saatavilla olevat mallit, kuten FinBERT ja FinGPT, ovat keskeisiä askeleita kohti tekoälyn demokratisointia rahoituksessa.
Hienosäätöstrategioilla, kuten vakio- ja opetusmenetelmillä, rahoitusalan LLM:t ovat yhä taitavampia tarjoamaan tarkkoja, asiayhteyteen liittyviä tuloksia, jotka voivat mullistaa taloudellisen neuvonnan, ennakoivan analyysin ja vaatimustenmukaisuuden valvonnan. Hienosäädettyjen mallien suorituskyky ylittää yleismallit, mikä osoittaa niiden vertaansa vailla olevan verkkoaluekohtaisen hyödyllisyyden.
Jos haluat kattavan yleiskatsauksen generatiivisen tekoälyn muuttavasta roolista rahoituksessa, mukaan lukien näkemykset FinGPT:stä, BloombergGPT:stä ja niiden vaikutuksista alalle, harkitse yksityiskohtaisen analyysin tutkimista, joka on annettu artikkelissa "Luova tekoäly rahoituksessa: FinGPT, BloombergGPT & Beyond".
Ohjelmistosuunnittelu ja ohjelmointi
Ohjelmistot ja ohjelmointi LLM
Ohjelmistokehitys- ja ohjelmointiympäristössä Large Language Models (LLM) -mallit pitävät OpenAI:n Codex ja Tabniini ovat nousseet transformatiivisiksi työkaluiksi. Nämä mallit tarjoavat kehittäjille luonnollisen kielen käyttöliittymän ja monikielisen taidon, minkä ansiosta he voivat kirjoittaa ja kääntää koodia ennennäkemättömällä tehokkuudella.
OpenAI Codex erottuu luonnollisen kielen käyttöliittymällä ja monikielisellä taidolla eri ohjelmointikielillä, mikä tarjoaa parannetun koodin ymmärtämisen. Sen tilausmalli mahdollistaa joustavan käytön.
Tabnine parantaa koodausprosessia älykkäällä koodin täydentämisellä tarjoamalla ilmaisen version yksittäisille käyttäjille ja skaalattavia tilausvaihtoehtoja ammatti- ja yritystarpeisiin.
Offline-käytössä Mistral AI:n malli tarjoaa erinomaisen suorituskyvyn koodaustehtävissä Llama-malleihin verrattuna, mikä tarjoaa optimaalisen valinnan paikalliseen LLM-käyttöön, erityisesti käyttäjille, joilla on erityisiä suorituskyky- ja laitteistoresursseja koskevia näkökohtia.
Pilvipohjaiset LLM:t pitävät GeminiPro ja GPT-4 tarjoavat laajan valikoiman ominaisuuksia Kaksoset Pro, joka tarjoaa multimodaalisia toimintoja ja GPT-4:n erinomaisesti monimutkaisissa tehtävissä. Valinta paikallisen ja pilvikäytön välillä riippuu tekijöistä, kuten skaalautuvuustarpeista, tietosuojavaatimuksista, kustannusrajoituksista ja käytön helppoudesta.
Pieces Copilot tiivistää tämän joustavuuden tarjoamalla pääsyn erilaisiin LLM-ajoaikoihin, sekä pilvipohjaisiin että paikallisiin, varmistaen, että kehittäjillä on oikeat työkalut koodaustehtäviensä tukemiseen projektin vaatimuksista riippumatta. Tämä sisältää uusimmat tarjoukset OpenAI- ja Googlen Gemini-malleista, joista kukin on räätälöity ohjelmistokehityksen ja ohjelmoinnin tiettyihin näkökohtiin.
Haasteet ja parhaat käytännöt
Vaikka DSLM:ien potentiaali on valtava, niiden kehittämiseen ja käyttöönottoon liittyy ainutlaatuisia haasteita, joihin on vastattava, jotta niiden onnistunut ja vastuullinen toteutus voidaan varmistaa.
- Tietojen saatavuus ja laatu: Korkealaatuisten, verkkotunnuskohtaisten tietojoukkojen hankkiminen on ratkaisevan tärkeää tarkkojen ja luotettavien DSLM:ien kouluttamisessa. Ongelmat, kuten tiedon niukkuus, harha ja kohina, voivat vaikuttaa merkittävästi mallin suorituskykyyn.
- Laskennalliset resurssit: Suurten kielimallien kouluttaminen, varsinkin tyhjästä, voi olla laskennallisesti intensiivistä ja vaatii huomattavia laskentaresursseja ja erikoislaitteistoa.
- Verkkotunnuksen osaaminen: DSLM:ien kehittäminen edellyttää tekoäly-asiantuntijoiden ja toimialueasiantuntijoiden välistä yhteistyötä, jotta voidaan varmistaa toimialuekohtaisen tiedon ja kielellisten mallien tarkka esitys.
- Eettiset näkökohdat: Kuten kaikki tekoälyjärjestelmät, DSLM:t on kehitettävä ja otettava käyttöön tiukkojen eettisten ohjeiden mukaisesti, ja niissä on otettava huomioon ennakkoluulot, yksityisyys ja avoimuus.
Näiden haasteiden lieventämiseksi ja DSLM:ien vastuullisen kehittämisen ja käyttöönoton varmistamiseksi on tärkeää ottaa käyttöön parhaat käytännöt, mukaan lukien:
- Kuroimalla korkealaatuisia verkkotunnuskohtaisia tietojoukkoja ja käyttämällä tekniikoita, kuten tietojen lisäystä ja siirtooppimista, tietojen niukkuuden voittamiseksi.
- Hyödynnä hajautettua tietojenkäsittely- ja pilviresursseja suurten kielimallien koulutuksen laskentavaatimusten käsittelemiseksi.
- Edistää monitieteistä yhteistyötä tekoälytutkijoiden, toimialan asiantuntijoiden ja sidosryhmien välillä varmistaakseen, että alan tietämys on täsmällisesti edustettuna ja vastaa alan tarpeita.
- Otetaan käyttöön vankat arviointikehykset ja jatkuva seuranta mallin suorituskyvyn arvioimiseksi, harhojen tunnistamiseksi ja eettisen ja vastuullisen käyttöönoton varmistamiseksi.
- Toimialakohtaisten määräysten ja ohjeiden, kuten terveydenhuollon HIPAA:n tai tietosuojan GDPR:n, noudattaminen varmistaakseen noudattamisen ja suojatakseen arkaluonteisia tietoja.
Yhteenveto
Aluekohtaisten kielimallien nousu on merkittävä virstanpylväs tekoälyn kehityksessä ja sen integroinnissa erikoistuneille aloille. Räätälöimällä kielimalleja eri toimialojen ainutlaatuisiin kielellisiin malleihin ja yhteyksiin, DSLM:t voivat mullistaa tavan, jolla tekoäly on vuorovaikutuksessa näiden alueiden kanssa ja palvelee niitä, mikä parantaa tarkkuutta, relevanssia ja käytännön sovellusta.
Tekoälyn tunkeutuessa edelleen eri aloille, DSLM:ien kysyntä vain kasvaa, mikä lisää edistystä ja innovaatioita tällä alalla. Vastaamalla haasteisiin ja ottamalla käyttöön parhaita käytäntöjä organisaatiot ja tutkijat voivat hyödyntää näiden erikoistuneiden kielimallien täyden potentiaalin ja avata uusia rajoja toimialuekohtaisissa tekoälysovelluksissa.
Tekoälyn tulevaisuus piilee sen kyvyssä ymmärtää ja kommunikoida erikoisalojen vivahteiden puitteissa, ja toimialuekohtaiset kielimallit tasoittavat tietä kontekstualisemmalle, tarkemmalle ja tehokkaammalle tekoälyn integroinnille eri toimialoilla.
