Opća umjetna inteligencija
Uspon modela jezika specifičnih za domenu
Uvod
Područje obrade prirodnog jezika (NLP) i jezičnih modela doživjelo je značajnu transformaciju posljednjih godina, potaknuto pojavom moćnih velikih jezičnih modela (LLM) kao što su GPT-4, PaLM i Llama. Ovi modeli, uvježbani na ogromnim skupovima podataka, pokazali su impresivnu sposobnost razumijevanja i generiranja teksta nalik ljudskom, otključavajući nove mogućnosti u raznim domenama.
Međutim, kako aplikacije umjetne inteligencije nastavljaju prodirati u različite industrije, pojavila se sve veća potreba za jezičnim modelima prilagođenim specifičnim domenama i njihovim jedinstvenim lingvističkim nijansama. Uđite u jezične modele specifične za domenu, novu vrstu AI sustava dizajniranih za razumijevanje i generiranje jezika u kontekstu određenih industrija ili područja znanja. Ovaj specijalizirani pristup obećava revoluciju u načinu na koji umjetna inteligencija komunicira i služi različitim sektorima, podižući točnost, relevantnost i praktičnu primjenu jezičnih modela.
U nastavku ćemo istražiti porast jezičnih modela specifičnih za domenu, njihov značaj, temeljnu mehaniku i primjene u stvarnom svijetu u raznim industrijama. Također ćemo govoriti o izazovima i najboljim praksama povezanim s razvojem i uvođenjem ovih specijaliziranih modela, opremajući vas znanjem da iskoristite njihov puni potencijal.
Što su modeli jezika specifičnih za domenu?
Jezični modeli specifični za domenu (DSLM) su klasa AI sustava koji su specijalizirani za razumijevanje i generiranje jezika unutar konteksta određene domene ili industrije. Za razliku od jezičnih modela opće namjene obučenih na različitim skupovima podataka, DSLM-ovi su fino podešeni ili obučeni od nule na podacima specifičnim za domenu, omogućujući im da razumiju i proizvedu jezik prilagođen jedinstvenoj terminologiji, žargonu i jezičnim obrascima koji prevladavaju u toj domeni.
Ovi su modeli osmišljeni kako bi premostili jaz između općih jezičnih modela i specijaliziranih jezičnih zahtjeva raznih industrija, kao što su pravo, financije, zdravstvo i znanstveno istraživanje. Iskorištavanjem znanja specifičnog za domenu i razumijevanja konteksta, DSLM-ovi mogu dati točnije i relevantnije rezultate, poboljšavajući učinkovitost i primjenjivost rješenja vođenih umjetnom inteligencijom unutar ovih domena.
Pozadina i značaj DSLM-ova
Porijeklo DSLM-ova može se pratiti do ograničenja jezičnih modela opće namjene kada se primjenjuju na zadatke specifične za domenu. Iako su ti modeli izvrsni u razumijevanju i stvaranju prirodnog jezika u širem smislu, često se bore s nijansama i složenostima specijaliziranih domena, što dovodi do potencijalnih netočnosti ili pogrešnih tumačenja.
Kako su AI aplikacije sve više prodirale u različite industrije, potražnja za prilagođenim jezičnim modelima koji bi mogli učinkovito razumjeti i komunicirati unutar određenih domena eksponencijalno je rasla. Ova potreba, zajedno s dostupnošću velikih skupova podataka specifičnih za domenu i napretkom u tehnikama obrade prirodnog jezika, otvorila je put za razvoj DSLM-ova.
Značaj DSLM-ova leži u njihovoj sposobnosti da poboljšaju točnost, relevantnost i praktičnu primjenu rješenja vođenih umjetnom inteligencijom unutar specijaliziranih domena. Preciznim tumačenjem i generiranjem jezika specifičnog za domenu, ovi modeli mogu olakšati učinkovitiju komunikaciju, analizu i procese donošenja odluka, što u konačnici dovodi do povećane učinkovitosti i produktivnosti u raznim industrijama.
Kako funkcioniraju modeli jezika specifičnih za domenu
DSLM-ovi se obično grade na temeljima velikih jezičnih modela, koji su unaprijed obučeni na golemim količinama općih tekstualnih podataka. Međutim, ključna razlika leži u procesu finog podešavanja ili ponovne obuke, gdje se ti modeli dalje obučavaju na skupovima podataka specifičnim za domenu, što im omogućuje specijalizaciju u jezičnim obrascima, terminologiji i kontekstu određenih industrija.
Postoje dva primarna pristupa razvoju DSLM-ova:
- Fino ugađanje postojećih jezičnih modela: U ovom pristupu, unaprijed obučeni jezični model opće namjene je fino podešen na podacima specifičnim za domenu. Težine modela prilagođene su i optimizirane za hvatanje jezičnih obrazaca i nijansi ciljne domene. Ova metoda iskorištava postojeće znanje i mogućnosti osnovnog modela dok ga prilagođava specifičnoj domeni.
- Trening od nule: Alternativno, DSLM-ovi se mogu obučiti u potpunosti od nule koristeći skupove podataka specifičnih za domenu. Ovaj pristup uključuje izgradnju arhitekture jezičnog modela i njegovo treniranje na golemom korpusu teksta specifičnog za domenu, omogućujući modelu da nauči zamršenosti jezika domene izravno iz podataka.
Bez obzira na pristup, proces obuke za DSLM uključuje izlaganje modela velikim količinama tekstualnih podataka specifičnih za domenu, kao što su akademski radovi, pravni dokumenti, financijska izvješća ili medicinska evidencija. Napredne tehnike kao što su prijenos učenja, generiranje proširenog pretraživanja i brzo inženjerstvo često se koriste za poboljšanje izvedbe modela i njegovu prilagodbu ciljnoj domeni.
Primjene modela jezika specifičnih za domenu u stvarnom svijetu
Uspon DSLM-ova otključao je mnoštvo aplikacija u raznim industrijama, revolucionirajući način na koji umjetna inteligencija komunicira i služi specijaliziranim domenama. Evo nekoliko značajnih primjera:
Pravna domena
LLM asistent prava SaulLM-7B
Jednako.ai AI tvrtka je nedavno predstavila SaulLM-7B, prvi open-source veliki jezični model prilagođen eksplicitno za pravnu domenu.
Područje prava predstavlja jedinstven izazov za jezične modele zbog svoje zamršene sintakse, specijaliziranog vokabulara i nijansi specifičnih za domenu. Pravne tekstove, poput ugovora, sudskih odluka i statuta, karakterizira izrazita jezična složenost koja zahtijeva duboko razumijevanje pravnog konteksta i terminologije.
SaulLM-7B je jezični model od 7 milijardi parametara koji je napravljen da prevlada zakonsku jezičnu barijeru. Proces razvoja modela uključuje dvije kritične faze: pravnu kontinuiranu predobuku i pravnu nastavu finog podešavanja.
- Pravni nastavak predosposobljavanja: Temelj SaulLM-7B izgrađen je na Mistral 7B arhitekturi, moćnom modelu jezika otvorenog koda. Međutim, tim na Equall.ai prepoznao je potrebu za specijaliziranom obukom kako bi se poboljšale pravne sposobnosti modela. Kako bi to postigli, pripremili su opsežan korpus pravnih tekstova koji obuhvaćaju preko 30 milijardi tokena iz različitih jurisdikcija, uključujući Sjedinjene Države, Kanadu, Ujedinjeno Kraljevstvo, Europu i Australiju.
Izlažući model ovom velikom i raznolikom skupu pravnih podataka tijekom faze predobuke, SaulLM-7B je razvio duboko razumijevanje nijansi i složenosti pravnog jezika. Ovaj je pristup omogućio modelu da uhvati jedinstvene jezične obrasce, terminologiju i kontekste koji prevladavaju u pravnoj domeni, postavljajući pozornicu za njegovu iznimnu izvedbu u pravnim zadacima.
- Pravna pouka Fino podešavanje: Iako je prethodna obuka o pravnim podacima ključna, ona često nije dovoljna da omogući besprijekornu interakciju i dovršenje zadataka za jezične modele. Kako bi riješio ovaj izazov, tim na Equall.ai-ju primijenio je novu metodu finog podešavanja instrukcija koja iskorištava legalne skupove podataka za daljnje usavršavanje mogućnosti SaulLM-7B.
Proces finog podešavanja uputa uključivao je dvije ključne komponente: generičke upute i pravne upute.
Kada se procijeni na LegalBench-Instruct benchmarku, sveobuhvatnom paketu pravnih zadataka, SaulLM-7B-Instruct (varijanta prilagođena uputama) uspostavio je novo stanje umjetnosti, nadmašivši najbolji model instruiranja otvorenog koda za značajan 11% relativno poboljšanje.
Štoviše, detaljna analiza izvedbe SaulLM-7B-Instructa otkrila je njegove superiorne mogućnosti u četiri osnovne pravne sposobnosti: uočavanje problema, prisjećanje na pravila, tumačenje i razumijevanje retorike. Ova područja zahtijevaju duboko razumijevanje pravne stručnosti, a dominacija SaulLM-7B-Instructa u tim područjima dokaz je snage njegove specijalizirane obuke.
Implikacije uspjeha SaulLM-7B daleko nadilaze akademska mjerila. Premošćivanjem jaza između obrade prirodnog jezika i pravne domene, ovaj pionirski model ima potencijal revolucionirati način na koji pravni stručnjaci koriste i tumače složeni pravni materijal.
Biomedicina i zdravstvena njega
GatorTron, Codex-Med, Galactica i Med-PaLM LLM
Iako su LLM opće namjene pokazali izvanredne sposobnosti u razumijevanju i stvaranju prirodnog jezika, složenost i nijanse medicinske terminologije, kliničkih bilješki i sadržaja vezanog uz zdravstvenu skrb zahtijevaju specijalizirane modele obučene na relevantnim podacima.
Na čelu toga su inicijative kao što su GatorTron, Codex-Med, Galactica i Med-PaLM, od kojih svaka čini značajne korake u razvoju LLM-ova eksplicitno dizajniranih za aplikacije u zdravstvu.
GatorTron: Utiremo put kliničkim LLM-ovima GatorTron, rani sudionik u području zdravstvenih LLM-ova, razvijen je kako bi istražio kako sustavi koji koriste nestrukturirane elektroničke zdravstvene zapise (EHR) mogu imati koristi od kliničkih LLM-ova s milijardama parametara. Obučen od nule na više od 90 milijardi tokena, uključujući više od 82 milijarde riječi deidentificiranog kliničkog teksta, GatorTron je pokazao značajna poboljšanja u različitim zadacima obrade kliničkog prirodnog jezika (NLP), kao što je izdvajanje kliničkog koncepta, izdvajanje medicinskog odnosa, semantička tekstualna sličnost , medicinsko zaključivanje prirodnog jezika i odgovaranje na medicinska pitanja.
Codex-Med: Istraživanje GPT-3 za QA u zdravstvu Iako nije uvela novi LLM, studija Codex-Med istraživala je učinkovitost modela GPT-3.5, posebno Codexa i InstructGPT, u odgovaranju i rasuđivanju o medicinskim pitanjima iz stvarnog svijeta. Korištenjem tehnika poput pokretanja lanca misli i povećanja dohvaćanja, Codex-Med je postigao učinak na ljudskoj razini na mjerilima kao što su USMLE, MedMCQA i PubMedQA. Ova je studija istaknula potencijal općih LLM-ova za zadatke osiguranja kvalitete u zdravstvu uz odgovarajuće poticaje i proširenje.
Galactica: Namjerno dizajniran LLM za znanstveno znanje Galactica, koji je razvio Anthropic, ističe se kao namjenski dizajniran LLM usmjeren na pohranjivanje, kombiniranje i razmišljanje o znanstvenim spoznajama, uključujući zdravstvenu skrb. Za razliku od drugih LLM-ova obučenih na neobrađenim web podacima, Galacticin korpus za obuku sastoji se od 106 milijardi tokena iz visokokvalitetnih izvora, kao što su radovi, referentni materijali i enciklopedije. Procijenjena na zadacima kao što su PubMedQA, MedMCQA i USMLE, Galactica je pokazala impresivne rezultate, nadmašujući najsuvremenije performanse na nekoliko mjerila.
Med-PaLM: Usklađivanje jezičnih modela s medicinskom domenom Med-PaLM, varijanta moćnog PaLM LLM-a, koristi novi pristup koji se zove brzo podešavanje uputa za usklađivanje jezičnih modela s medicinskom domenom. Korištenjem mekog odziva kao početnog prefiksa, praćenog ljudskim projektiranim upitima i primjerima specifičnim za zadatak, Med-PaLM je postigao impresivne rezultate na mjerilima poput MultiMedQA, koji uključuje skupove podataka kao što su LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE i HealthSearchQA.
Iako su ovi napori učinili značajne korake, razvoj i implementacija LLM-a u zdravstvu suočavaju se s nekoliko izazova. Osiguravanje kvalitete podataka, rješavanje potencijalnih pristranosti i održavanje strogih standarda privatnosti i sigurnosti za osjetljive medicinske podatke glavni su problemi.
Osim toga, složenost medicinskog znanja i visoki ulozi uključeni u zdravstvene aplikacije zahtijevaju rigorozne okvire evaluacije i ljudske procese evaluacije. Studija Med-PaLM uvela je sveobuhvatan ljudski okvir za procjenu, procjenjujući aspekte poput znanstvenog konsenzusa, dokaza o ispravnom razmišljanju i mogućnosti štete, naglašavajući važnost takvih okvira za stvaranje sigurnih i pouzdanih LLM-ova.
Financije i bankarstvo
Financije LLM
Financijski LLM kao što su BloombergGPT, FinBERT i FinGPT koriste specijaliziranu obuku na opsežnim skupovima podataka povezanih s financijama kako bi postigli izvanrednu točnost u analizi financijskih tekstova, obradi podataka i ponudili uvide koji odražavaju stručnu ljudsku analizu. BloombergGPT, na primjer, sa svojom veličinom parametara od 50 milijardi, fino je podešen na mješavini vlasničkih financijskih podataka, utjelovljujući vrhunac financijskih NLP zadataka.
Ovi modeli nisu ključni samo za automatizaciju rutinske financijske analize i izvješćivanja, već i za unaprjeđenje složenih zadataka kao što su otkrivanje prijevara, upravljanje rizicima i algoritamsko trgovanje. Integracija Generacija proširenog pretraživanja (RAG) s ovim modelima obogaćuje ih kapacitetom privlačenja dodatnih izvora financijskih podataka, poboljšavajući njihove analitičke sposobnosti.
Međutim, stvaranje i fino podešavanje ovih financijskih LLM-ova kako bi se postigla stručnost specifična za domenu uključuje znatna ulaganja, što se odražava u relativno maloj prisutnosti takvih modela na tržištu. Unatoč cijeni i nedostatku, modeli poput FinBERT-a i FinGPT-a koji su dostupni javnosti služe kao ključni koraci prema demokratizaciji umjetne inteligencije u financijama.
Sa strategijama finog ugađanja kao što su standardne metode i metode podučavanja, financijski LLM-ovi postaju sve vještiji u pružanju preciznih, kontekstualno relevantnih rezultata koji bi mogli revolucionirati financijsko savjetovanje, prediktivnu analizu i praćenje usklađenosti. Performanse fino podešenih modela nadmašuju generičke modele, signalizirajući njihovu neusporedivu korisnost za određenu domenu.
Za sveobuhvatan pregled transformativne uloge generativne umjetne inteligencije u financijama, uključujući uvide u FinGPT, BloombergGPT i njihove implikacije na industriju, razmislite o istraživanju detaljne analize u članku o “Generativni AI u financijama: FinGPT, BloombergGPT & Beyond".
Softversko inženjerstvo i programiranje
Softver i programiranje LLM
U krajoliku razvoja softvera i programiranja, veliki jezični modeli (LLM) poput OpenAI-jev Codex i tabnin pojavili su se kao transformativni alati. Ovi modeli programerima pružaju sučelje na prirodnom jeziku i višejezično znanje, omogućujući im pisanje i prevođenje koda s neviđenom učinkovitošću.
OpenAI Codex ističe se svojim sučeljem na prirodnom jeziku i višejezičnom vještinom u različitim programskim jezicima, nudeći poboljšano razumijevanje koda. Njegov model pretplate omogućuje fleksibilno korištenje.
Tabnine poboljšava proces kodiranja inteligentnim dovršavanjem koda, nudeći besplatnu verziju za pojedinačne korisnike i skalabilne opcije pretplate za profesionalne i poslovne potrebe.
Za izvanmrežnu upotrebu, model Mistral AI može se pohvaliti superiornim performansama kod zadataka kodiranja u usporedbi s modelima Llama, predstavljajući optimalan izbor za lokalnu implementaciju LLM-a, posebno za korisnike koji imaju specifične performanse i hardverske resurse.
LLM-ovi temeljeni na oblaku poput Blizanci Pro i GPT-4 pružaju širok spektar mogućnosti, sa Blizanci Pro nudi multimodalne funkcionalnosti i GPT-4 koji se ističe u složenim zadacima. Izbor između lokalne implementacije i implementacije u oblaku ovisi o čimbenicima kao što su potrebe za skalabilnošću, zahtjevi za privatnošću podataka, ograničenja troškova i jednostavnost korištenja.
Pieces Copilot sažima ovu fleksibilnost pružajući pristup raznim LLM runtimeima, kako u oblaku tako i lokalnim, osiguravajući da programeri imaju prave alate za podršku svojim zadacima kodiranja, bez obzira na zahtjeve projekta. Ovo uključuje najnovije ponude OpenAI-ja i Googleovih modela Gemini, od kojih je svaki prilagođen specifičnim aspektima razvoja softvera i programiranja.
Izazovi i najbolje prakse
Dok je potencijal DSLM-ova golem, njihov razvoj i implementacija dolaze s jedinstvenim izazovima koji se moraju riješiti kako bi se osigurala njihova uspješna i odgovorna implementacija.
- Dostupnost i kvaliteta podataka: Dobivanje visokokvalitetnih skupova podataka specifičnih za domenu ključno je za obuku točnih i pouzdanih DSLM-ova. Problemi kao što su nedostatak podataka, pristranost i šum mogu značajno utjecati na performanse modela.
- Računalni resursi: Obuka velikih jezičnih modela, posebno od nule, može biti računalno intenzivna, zahtijevajući značajne računalne resurse i specijalizirani hardver.
- Stručnost domene: Razvoj DSLM-ova zahtijeva suradnju između stručnjaka za umjetnu inteligenciju i stručnjaka za domenu kako bi se osigurao točan prikaz znanja specifičnih za domenu i lingvističkih obrazaca.
- Promišljanja: Kao i sa svakim drugim sustavom umjetne inteligencije, DSLM-ovi moraju biti razvijeni i implementirani uz stroge etičke smjernice, rješavajući probleme kao što su pristranost, privatnost i transparentnost.
Kako bi se ublažili ovi izazovi i osigurao odgovoran razvoj i implementacija DSLM-ova, bitno je usvojiti najbolje prakse, uključujući:
- Određivanje visokokvalitetnih skupova podataka specifičnih za domenu i korištenje tehnika poput povećanja podataka i prijenosa učenja za prevladavanje nedostatka podataka.
- Iskorištavanje resursa distribuiranog računalstva i oblaka za rješavanje računalnih zahtjeva obuke velikih jezičnih modela.
- Poticanje interdisciplinarne suradnje između istraživača umjetne inteligencije, stručnjaka za domenu i dionika kako bi se osigurala točna reprezentacija znanja o domeni i usklađenost s potrebama industrije.
- Implementacija robusnih okvira za evaluaciju i kontinuirano praćenje za procjenu izvedbe modela, prepoznavanje pristranosti i osiguranje etičke i odgovorne primjene.
- Pridržavanje propisa i smjernica specifičnih za industriju, kao što je HIPAA za zdravstvo ili GDPR za privatnost podataka, kako bi se osigurala usklađenost i zaštitile osjetljive informacije.
Zaključak
Porast jezičnih modela specifičnih za domenu označava značajnu prekretnicu u evoluciji umjetne inteligencije i njezinoj integraciji u specijalizirana područja. Prilagođavanjem jezičnih modela jedinstvenim jezičnim obrascima i kontekstima raznih industrija, DSLM-ovi imaju potencijal revolucionirati način na koji umjetna inteligencija komunicira s tim domenama i služi njima, povećavajući točnost, relevantnost i praktičnu primjenu.
Kako AI nastavlja prodirati u različite sektore, potražnja za DSLM-ovima samo će rasti, potičući daljnji napredak i inovacije u ovom području. Rješavanjem izazova i usvajanjem najboljih praksi, organizacije i istraživači mogu iskoristiti puni potencijal ovih specijaliziranih jezičnih modela, otključavajući nove granice u aplikacijama umjetne inteligencije specifičnim za domenu.
Budućnost umjetne inteligencije leži u njezinoj sposobnosti razumijevanja i komunikacije unutar nijansi specijaliziranih domena, a jezični modeli specifični za domenu utiru put za kontekstualiziraniju, točniju i utjecajniju integraciju umjetne inteligencije u različitim industrijama.
