Intelligence générale artificielle
L'essor des modèles de langage spécifiques à un domaine
Introduction
Le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et des modèles linguistiques a connu une transformation remarquable ces dernières années, propulsée par l'avènement de puissants grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4, PaLM et Llama. Ces modèles, formés sur des ensembles de données massifs, ont démontré une capacité impressionnante à comprendre et à générer du texte de type humain, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités dans divers domaines.
Cependant, à mesure que les applications d’IA continuent de pénétrer divers secteurs, un besoin croissant de modèles linguistiques adaptés à des domaines spécifiques et à leurs nuances linguistiques uniques est apparu. Entrez dans les modèles linguistiques spécifiques à un domaine, une nouvelle génération de systèmes d'IA conçus pour comprendre et générer du langage dans le contexte d'industries ou de domaines de connaissances particuliers. Cette approche spécialisée promet de révolutionner la façon dont l’IA interagit avec différents secteurs et les sert, en améliorant la précision, la pertinence et l’application pratique des modèles de langage.
Ci-dessous, nous explorerons l'essor des modèles de langage spécifiques à un domaine, leur importance, leurs mécanismes sous-jacents et leurs applications concrètes dans divers secteurs. Nous aborderons également les défis et les bonnes pratiques liés au développement et au déploiement de ces modèles spécialisés, vous fournissant ainsi les connaissances nécessaires pour exploiter pleinement leur potentiel.
Que sont les modèles de langage spécifiques à un domaine ?
Les modèles linguistiques spécifiques à un domaine (DSLM) sont une classe de systèmes d'IA spécialisés dans la compréhension et la génération de langage dans le contexte d'un domaine ou d'une industrie particulière. Contrairement aux modèles linguistiques à usage général formés sur divers ensembles de données, les DSLM sont affinés ou formés à partir de zéro sur des données spécifiques à un domaine, ce qui leur permet de comprendre et de produire un langage adapté à la terminologie, au jargon et aux modèles linguistiques uniques qui prévalent dans ce domaine.
Ces modèles sont conçus pour combler le fossé entre les modèles linguistiques généraux et les exigences linguistiques spécialisées de divers secteurs, tels que le droit, la finance, la santé et la recherche scientifique. En tirant parti des connaissances spécifiques au domaine et de la compréhension contextuelle, les DSLM peuvent fournir des résultats plus précis et plus pertinents, améliorant ainsi l'efficacité et l'applicabilité des solutions basées sur l'IA dans ces domaines.
Contexte et importance des DSLM
Les origines des DSLM remontent aux limitations des modèles de langage à usage général lorsqu'ils sont appliqués à des tâches spécifiques à un domaine. Bien que ces modèles excellent dans la compréhension et la génération du langage naturel au sens large, ils se heurtent souvent aux nuances et à la complexité de domaines spécialisés, ce qui entraîne des inexactitudes ou des interprétations erronées.
À mesure que les applications d’IA pénétraient de plus en plus dans divers secteurs, la demande de modèles linguistiques sur mesure capables de comprendre et de communiquer efficacement dans des domaines spécifiques a augmenté de façon exponentielle. Ce besoin, associé à la disponibilité de vastes ensembles de données spécifiques à un domaine et aux progrès des techniques de traitement du langage naturel, a ouvert la voie au développement des DSLM.
L’importance des DSLM réside dans leur capacité à améliorer la précision, la pertinence et l’application pratique des solutions basées sur l’IA dans des domaines spécialisés. En interprétant et en générant avec précision un langage spécifique au domaine, ces modèles peuvent faciliter des processus de communication, d'analyse et de prise de décision plus efficaces, entraînant ainsi une efficacité et une productivité accrues dans divers secteurs.
Comment fonctionnent les modèles de langage spécifiques à un domaine
Les DSLM reposent généralement sur de grands modèles de langage, pré-entraînés sur de grandes quantités de données textuelles générales. Cependant, le différenciateur clé réside dans le processus de mise au point ou de recyclage, au cours duquel ces modèles sont ensuite formés sur des ensembles de données spécifiques à un domaine, ce qui leur permet de se spécialiser dans les modèles linguistiques, la terminologie et le contexte de secteurs particuliers.
Il existe deux approches principales pour développer des DSLM :
- Affiner les modèles linguistiques existantsDans cette approche, un modèle linguistique généraliste pré-entraîné est affiné à partir de données spécifiques au domaine. Les pondérations du modèle sont ajustées et optimisées pour capturer les schémas et nuances linguistiques du domaine cible. Cette méthode exploite les connaissances et les capacités existantes du modèle de base tout en l'adaptant au domaine spécifique.
- Formation à partir de zéro: Alternativement, les DSLM peuvent être entièrement formés à partir de zéro à l'aide d'ensembles de données spécifiques à un domaine. Cette approche consiste à construire une architecture de modèle de langage et à l'entraîner sur un vaste corpus de textes spécifiques à un domaine, permettant au modèle d'apprendre les subtilités du langage du domaine directement à partir des données.
Quelle que soit l'approche, le processus d'apprentissage des DSLM implique l'exposition du modèle à de grands volumes de données textuelles spécifiques à un domaine, telles que des articles universitaires, des documents juridiques, des rapports financiers ou des dossiers médicaux. Des techniques avancées comme l'apprentissage par transfert, la génération assistée par récupération et l'ingénierie rapide sont souvent utilisées pour améliorer les performances du modèle et l'adapter au domaine cible.
Applications réelles des modèles de langage spécifiques à un domaine
L’essor des DSLM a ouvert la voie à une multitude d’applications dans divers secteurs, révolutionnant la façon dont l’IA interagit avec des domaines spécialisés et les sert. Voici quelques exemples notables :
Domaine juridique
Assistant LLM en droit SaulLM-7B
Égal.ai une entreprise d'IA a très récemment introduit SaulLM-7B, le premier grand modèle de langage open source conçu explicitement pour le domaine juridique.
Le domaine du droit présente un défi unique pour les modèles de langage en raison de sa syntaxe complexe, de son vocabulaire spécialisé et de ses nuances spécifiques au domaine. Les textes juridiques, tels que les contrats, les décisions de justice et les lois, se caractérisent par une complexité linguistique distincte qui nécessite une compréhension approfondie du contexte juridique et de la terminologie.
SaulLM-7B est un modèle linguistique à 7 milliards de paramètres conçu pour surmonter la barrière du langage juridique. Son développement comprend deux étapes cruciales : la formation continue et la mise au point des instructions juridiques.
- Préformation Continue JuridiqueSaulLM-7B repose sur l'architecture Mistral 7B, un puissant modèle de langage open source. Cependant, l'équipe d'Equall.ai a reconnu la nécessité d'une formation spécialisée pour améliorer les capacités juridiques du modèle. Pour y parvenir, elle a rassemblé un vaste corpus de textes juridiques couvrant plus de 30 milliards de jetons provenant de diverses juridictions, notamment des États-Unis, du Canada, du Royaume-Uni, d'Europe et d'Australie.
En exposant le modèle à cet ensemble de données juridiques vaste et diversifié pendant la phase de pré-formation, SaulLM-7B a développé une compréhension approfondie des nuances et des complexités du langage juridique. Cette approche a permis au modèle de capturer les modèles linguistiques, les terminologies et les contextes uniques qui prévalent dans le domaine juridique, ouvrant ainsi la voie à ses performances exceptionnelles dans les tâches juridiques.
- Instruction juridique Réglage fin:Si le pré-entraînement sur les données juridiques est crucial, il est souvent insuffisant pour permettre une interaction et une exécution fluides des tâches pour les modèles linguistiques. Pour relever ce défi, l'équipe d'Equall.ai a utilisé une nouvelle méthode d'optimisation pédagogique qui exploite les ensembles de données juridiques pour affiner les capacités de SaulLM-7B.
Le processus de mise au point des instructions a impliqué deux éléments clés : les instructions génériques et les instructions juridiques.
Lorsqu'il a été évalué sur le benchmark LegalBench-Instruct, une suite complète de tâches juridiques, SaulLM-7B-Instruct (la variante optimisée pour les instructions) a établi un nouvel état de l'art, surpassant de loin le meilleur modèle d'instruction open source. 11% d'amélioration relative.
De plus, une analyse détaillée des performances du SaulLM-7B-Instruct a révélé sa supériorité dans quatre domaines juridiques fondamentaux : l'identification des problèmes, la mémorisation des règles, l'interprétation et la compréhension de la rhétorique. Ces domaines exigent une compréhension approfondie de l'expertise juridique, et la supériorité du SaulLM-7B-Instruct dans ces domaines témoigne de la puissance de sa formation spécialisée.
Les implications du succès de SaulLM-7B vont bien au-delà des critères académiques. En comblant le fossé entre le traitement du langage naturel et le domaine juridique, ce modèle pionnier a le potentiel de révolutionner la façon dont les professionnels du droit naviguent et interprètent les documents juridiques complexes.
Biomédical et soins de santé
GatorTron, Codex-Med, Galactica et Med-PaLM LLM
Alors que les LLM à usage général ont démontré des capacités remarquables dans la compréhension et la génération du langage naturel, les complexités et les nuances de la terminologie médicale, des notes cliniques et du contenu lié aux soins de santé exigent des modèles spécialisés formés sur des données pertinentes.
Au premier plan se trouvent des initiatives telles que GatorTron, Codex-Med, Galactica et Med-PaLM, chacune réalisant des progrès significatifs dans le développement de LLM explicitement conçus pour les applications de soins de santé.
GatorTron: Ouvrir la voie aux LLM cliniques GatorTron, l'un des premiers entrants dans le domaine des LLM de soins de santé, a été développé pour étudier comment les systèmes utilisant des dossiers de santé électroniques (DSE) non structurés pourraient bénéficier de LLM cliniques avec des milliards de paramètres. Formé à partir de zéro sur plus de 90 milliards de jetons, dont plus de 82 milliards de mots de texte clinique anonymisé, GatorTron a démontré des améliorations significatives dans diverses tâches cliniques de traitement du langage naturel (PNL), telles que l'extraction de concepts cliniques, l'extraction de relations médicales, la similarité textuelle sémantique. , inférence médicale en langage naturel et réponse à des questions médicales.
Codex-Med: Explorer GPT-3 pour l'assurance qualité des soins de santé Sans introduire de nouveau LLM, l'étude Codex-Med a exploré l'efficacité des modèles GPT-3.5, en particulier le Codex et InstructGPT, pour répondre et raisonner sur des questions médicales réelles. En tirant parti de techniques telles que l'incitation à la chaîne de pensée et l'augmentation de la récupération, Codex-Med a atteint des performances de niveau humain sur des critères tels que USMLE, MedMCQA et PubMedQA. Cette étude a mis en évidence le potentiel des LLM généraux pour les tâches d'assurance qualité des soins de santé avec des incitations et une augmentation appropriées.
Galactica: Un LLM spécialement conçu pour les connaissances scientifiques GalacticaDéveloppé par Anthropic, Galactica se distingue par sa conception spécifique de LLM, visant à stocker, combiner et raisonner sur les connaissances scientifiques, notamment en santé. Contrairement à d'autres LLM formés à partir de données web non triées, le corpus de formation de Galactica se compose de 106 milliards de jetons provenant de sources de haute qualité, telles que des articles, des ouvrages de référence et des encyclopédies. Évalué sur des tests tels que PubMedQA, MedMCQA et USMLE, Galactica a obtenu des résultats impressionnants, surpassant les performances de pointe sur plusieurs benchmarks.
Med-PaLM: Aligner les modèles linguistiques sur le domaine médical Med-PaLM, une variante du puissant PaLM LLM, utilise une nouvelle approche appelée réglage des invites d'instruction pour aligner les modèles de langage sur le domaine médical. En utilisant une invite logicielle comme préfixe initial, suivie d'invites et d'exemples créés par l'homme et spécifiques à une tâche, Med-PaLM a obtenu des résultats impressionnants sur des benchmarks comme MultiMedQA, qui comprend des ensembles de données tels que LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE et HealthSearchQA.
Bien que ces efforts aient réalisé des progrès significatifs, le développement et le déploiement de LLM en soins de santé sont confrontés à plusieurs défis. Garantir la qualité des données, lutter contre les biais potentiels et maintenir des normes strictes de confidentialité et de sécurité pour les données médicales sensibles sont les principales préoccupations.
De plus, la complexité des connaissances médicales et les enjeux élevés impliqués dans les applications de soins de santé exigent des cadres d'évaluation rigoureux et des processus d'évaluation humains. L'étude Med-PaLM a introduit un cadre d'évaluation humaine complet, évaluant des aspects tels que le consensus scientifique, la preuve d'un raisonnement correct et la possibilité de préjudice, soulignant l'importance de tels cadres pour créer des LLM sûrs et dignes de confiance.
Banque & Finance
LLM en finance
Les LLM en finance comme BloombergGPT, FinBERT et FinGPT tirent parti d'une formation spécialisée sur de vastes ensembles de données liées à la finance pour atteindre une précision remarquable dans l'analyse des textes financiers, le traitement des données et l'offre d'informations qui reflètent l'analyse humaine d'experts. BloombergGPT, par exemple, avec sa taille de paramètres de 50 milliards, est affiné sur un mélange de données financières exclusives, incarnant le summum des tâches financières de PNL.
Ces modèles jouent non seulement un rôle essentiel dans l'automatisation de l'analyse et du reporting financiers de routine, mais également dans l'avancement de tâches complexes telles que la détection des fraudes, la gestion des risques et le trading algorithmique. L'intégration de Génération augmentée par récupération (RAG) avec ces modèles les enrichit de la capacité d'extraire des sources de données financières supplémentaires, améliorant ainsi leurs capacités analytiques.
Cependant, la création et la mise au point de ces LLM financiers pour acquérir une expertise spécifique à un domaine impliquent des investissements considérables, comme en témoigne la présence relativement rare de tels modèles sur le marché. Malgré leur coût et leur rareté, les modèles comme FinBERT et FinGPT mis à la disposition du public constituent des étapes cruciales vers la démocratisation de l’IA dans la finance.
Grâce à des stratégies d'optimisation telles que des méthodes standard et pédagogiques, les masters en finance sont de plus en plus aptes à fournir des résultats précis et contextuellement pertinents, susceptibles de révolutionner le conseil financier, l'analyse prédictive et le suivi de la conformité. Les performances des modèles optimisés surpassent celles des modèles génériques, témoignant de leur utilité inégalée dans un domaine spécifique.
Pour un aperçu complet du rôle transformateur de l’IA générative dans la finance, y compris des informations sur FinGPT, BloombergGPT et leurs implications pour le secteur, envisagez d’explorer l’analyse détaillée fournie dans l’article sur «IA générative en finance : FinGPT, BloombergGPT et au-delà " .
GĂ©nie logiciel et programmation
LLM logiciel et programmation
Dans le paysage du développement et de la programmation de logiciels, les grands modèles de langage (LLM) comme Codex d'OpenAI et tabnine sont apparus comme des outils de transformation. Ces modèles offrent aux développeurs une interface en langage naturel et une maîtrise multilingue, leur permettant d'écrire et de traduire du code avec une efficacité sans précédent.
OpenAI Codex se distingue par son interface en langage naturel et sa maîtrise multilingue de divers langages de programmation, offrant une meilleure compréhension du code. Son modèle d'abonnement permet une utilisation flexible.
Tabnine améliore le processus de codage grâce à la complétion intelligente du code, offrant une version gratuite pour les utilisateurs individuels et des options d'abonnement évolutives pour les besoins professionnels et d'entreprise.
Pour une utilisation hors ligne, le modèle de Mistral AI offre des performances supérieures sur les tâches de codage par rapport aux modèles Llama, présentant un choix optimal pour le déploiement LLM local, en particulier pour les utilisateurs ayant des considérations spécifiques en matière de performances et de ressources matérielles.
LLM basés sur le cloud comme Gemini Pro et GPT-4 offrent un large éventail de capacités, avec GEMINI Pro offrant des fonctionnalités multimodales et GPT-4 excellant dans les tâches complexes. Le choix entre un déploiement local et cloud dépend de facteurs tels que les besoins d'évolutivité, les exigences en matière de confidentialité des données, les contraintes de coûts et la facilité d'utilisation.
Pieces Copilot incarne cette flexibilité en donnant accès à une variété d'environnements d'exécution LLM, cloud et locaux, garantissant aux développeurs les outils adaptés à leurs tâches de codage, quelles que soient les exigences du projet. Cela inclut les dernières offres d'OpenAI et des modèles Gemini de Google, chacun adapté à des aspects spécifiques du développement logiciel et de la programmation.
DĂ©fis et meilleures pratiques
Bien que le potentiel des DSLM soit vaste, leur développement et leur déploiement comportent des défis uniques qui doivent être relevés pour garantir leur mise en œuvre réussie et responsable.
- Disponibilité et qualité des données: L'obtention d'ensembles de données de haute qualité et spécifiques à un domaine est cruciale pour former des DSLM précis et fiables. Des problèmes tels que la rareté des données, les biais et le bruit peuvent avoir un impact significatif sur les performances du modèle.
- Ressources informatiques: La formation de grands modèles de langage, en particulier à partir de zéro, peut nécessiter beaucoup de calculs, nécessitant des ressources informatiques substantielles et du matériel spécialisé.
- Domaine d'expertise: Le développement de DSLM nécessite une collaboration entre des experts en IA et des spécialistes du domaine pour garantir la représentation précise des connaissances et des modèles linguistiques spécifiques au domaine.
- Considérations éthiques: Comme pour tout système d’IA, les DSLM doivent être développés et déployés selon des directives éthiques strictes, répondant à des préoccupations telles que la partialité, la confidentialité et la transparence.
Pour atténuer ces défis et garantir le développement et le déploiement responsables des DSLM, il est essentiel d’adopter les meilleures pratiques, notamment :
- Organiser des ensembles de données de haute qualité spécifiques à un domaine et utiliser des techniques telles que l'augmentation des données et l'apprentissage par transfert pour surmonter la rareté des données.
- Tirer parti des ressources informatiques distribuées et du cloud pour gérer les exigences informatiques liées à la formation de grands modèles de langage.
- Favoriser la collaboration interdisciplinaire entre les chercheurs en IA, les experts du domaine et les parties prenantes pour garantir une représentation précise des connaissances du domaine et un alignement avec les besoins de l'industrie.
- Mettre en œuvre des cadres d'évaluation robustes et une surveillance continue pour évaluer les performances du modèle, identifier les biais et garantir un déploiement éthique et responsable.
- Adhérer aux réglementations et directives spécifiques au secteur, telles que la HIPAA pour les soins de santé ou le RGPD pour la confidentialité des données, afin de garantir la conformité et de protéger les informations sensibles.
Conclusion
L’essor des modèles linguistiques spécifiques à un domaine marque une étape importante dans l’évolution de l’IA et son intégration dans des domaines spécialisés. En adaptant les modèles linguistiques aux modèles et contextes linguistiques uniques de diverses industries, les DSLM ont le potentiel de révolutionner la façon dont l'IA interagit avec ces domaines et les sert, en améliorant la précision, la pertinence et l'application pratique.
À mesure que l’IA continue de pénétrer divers secteurs, la demande de DSLM ne fera qu’augmenter, entraînant de nouveaux progrès et innovations dans ce domaine. En relevant les défis et en adoptant les meilleures pratiques, les organisations et les chercheurs peuvent exploiter tout le potentiel de ces modèles linguistiques spécialisés, ouvrant ainsi de nouvelles frontières dans les applications d'IA spécifiques à un domaine.
L’avenir de l’IA réside dans sa capacité à comprendre et à communiquer dans les nuances de domaines spécialisés, et les modèles linguistiques spécifiques à un domaine ouvrent la voie à une intégration plus contextualisée, précise et plus percutante de l’IA dans tous les secteurs.
