Gervi almenn greind
Uppgangur lénssértækra tungumálalíkana
Hvernig gengur lífið dag frá degi? Er það í jafnvægi og allt eins og það á að vera? Er jafnvægi hvort sem litið er á veraldlega stöðu eða andlega? Lífið er eins og það er. Það er ekki alltaf sólskyn. Það koma reglulega lægðir með rok og rigningu. Við vitum að í heildar samhenginu er lægð hluti af vistkerfi að leita að jafnvægi. Stundum erum við stödd í miðju lægðarinnar. Þar er logn og gott veður, sama hvað gengur á þar sem stormurinn er mestur. Sama lögmál gildir varðandi þitt eigið líf. Ef þú ert í þinn miðju, þínum sannleik þá heldur þú alltaf jafnvægi átakalaust. Sama hvað gustar mikið frá þér þegar þú lætur til þín taka. Huldufólk hefur gefið okkur hugleiðslu sem hjálpar okkur að finna þessa miðju, finna kjarna okkar og sannleikann sem í honum býr. Þegar þú veist hver þú ert og hvers vegna þú ert hér, mun líf þitt vera í flæðandi jafnvægi. Hugleiðslan virkjar þekkinguna sem er í vitund jarðar og færir hana með lífsorkunni inn í líkama okkar. Þar skoðar hún hugsana og hegðunar munstrið og athugar hvort það myndar átakalausu flæðandi jafnvægi. Hinn möguleikinn er falskt jafnvægi sem hafa þarf fyrir að viðhalda með tilheyrandi striti, áhyggjum og ótta. Síðan leiðbeinir þessi þekking okkur að því jafnvægi sem er okkur eðlilegt. Við blómstrum átakalaust, líkt og planta sem vex átakalaut frá fræi í fullþroska plöntu sem ber ávöxt.
Svið náttúrulegrar málvinnslu (NLP) og mállíkana hefur upplifað ótrúlega umbreytingu á undanförnum árum, knúin áfram af tilkomu öflugra stórra tungumálalíkana (LLM) eins og GPT-4, PaLM og Llama. Þessi líkön, þjálfuð á gríðarstórum gagnasöfnum, hafa sýnt glæsilegan hæfileika til að skilja og búa til mannlegan texta, sem opnar nýja möguleika á ýmsum sviðum.
Hins vegar, þar sem gervigreindarforrit halda áfram að komast inn í fjölbreyttar atvinnugreinar, hefur vaxandi þörf komið fram fyrir tungumálalíkön sem eru sérsniðin að sérstökum sviðum og einstökum tungumálalegum blæbrigðum þeirra. Sláðu inn lénssértæk tungumálalíkön, nýja tegund gervigreindarkerfa sem eru hönnuð til að skilja og búa til tungumál í samhengi við sérstakar atvinnugreinar eða þekkingarsvið. Þessi sérhæfða nálgun lofar að gjörbylta því hvernig gervigreind hefur samskipti við og þjónar mismunandi geirum, og hækkar nákvæmni, mikilvægi og hagnýtingu tungumálalíkana.
Hér að neðan munum við kanna uppgang lénssértækra tungumálamódela, þýðingu þeirra, undirliggjandi vélfræði og raunveruleg forrit í ýmsum atvinnugreinum. Við munum einnig tala um áskoranir og bestu starfsvenjur í tengslum við þróun og innleiðingu þessara sérhæfðu módela og útbúa þig með þekkingu til að nýta möguleika þeirra til fulls.
Hvað eru lénssértæk tungumálalíkön?
Lénssértæk tungumálalíkön (DSLM) eru flokkur gervigreindarkerfa sem sérhæfa sig í að skilja og búa til tungumál innan samhengis tiltekins léns eða iðnaðar. Ólíkt almennum tungumálalíkönum sem eru þjálfuð á fjölbreyttum gagnasöfnum eru DSLM fínstillt eða þjálfuð frá grunni á lénssértækum gögnum, sem gerir þeim kleift að skilja og framleiða tungumál sem er sérsniðið að einstökum hugtökum, hrognamáli og tungumálamynstri sem eru ríkjandi á því sviði.
Þessi líkön eru hönnuð til að brúa bilið á milli almennra tungumálalíkana og sérhæfðra tungumálakrafna ýmissa atvinnugreina, svo sem lögfræði, fjármála, heilbrigðisþjónustu og vísindarannsókna. Með því að nýta sér lénssértæka þekkingu og samhengisskilning geta DSLMs skilað nákvæmari og viðeigandi útkomu, aukið skilvirkni og nothæfi gervigreindardrifna lausna innan þessara sviða.
Bakgrunnur og mikilvægi DSLM
Uppruna DSLM má rekja til takmarkana á almennum tungumálalíkönum þegar þau eru notuð á lénssértæk verkefni. Þó að þessi líkön skara fram úr við að skilja og búa til náttúrulegt tungumál í víðum skilningi, glíma þau oft við blæbrigði og margbreytileika sérhæfðra sviða, sem leiðir til hugsanlegrar ónákvæmni eða rangtúlkunar.
Eftir því sem gervigreindarforrit fóru í auknum mæli inn í margvíslegar atvinnugreinar jókst eftirspurn eftir sérsniðnum tungumálalíkönum sem gætu skilið og miðlað á áhrifaríkan hátt innan ákveðinna sviða. Þessi þörf, ásamt framboði á stórum lénssértækum gagnasöfnum og framförum í náttúrulegum málvinnslutækni, ruddi brautina fyrir þróun DSLMs.
Mikilvægi DSLMs liggur í getu þeirra til að auka nákvæmni, mikilvægi og hagnýta beitingu gervigreindardrifna lausna innan sérhæfðra sviða. Með því að túlka nákvæmlega og búa til lénssértækt tungumál geta þessi líkön auðveldað skilvirkari samskipti, greiningu og ákvarðanatökuferli, sem að lokum knúið fram aukna skilvirkni og framleiðni í ýmsum atvinnugreinum.
Hvernig lénssértæk tungumálalíkön virka
DSLM eru venjulega byggð á grunni stórra tungumálalíkana, sem eru forþjálfuð á miklu magni almennra textagagna. Hins vegar liggur lykilaðgreiningin í fínstillingar- eða endurmenntunarferlinu, þar sem þessi líkön eru þjálfuð frekar á lénssértækum gagnasöfnum, sem gerir þeim kleift að sérhæfa sig í tungumálamynstri, hugtökum og samhengi tiltekinna atvinnugreina.
Það eru tvær meginaðferðir til að þróa DSLM:
- Fínstilla núverandi tungumálalíkön: Í þessari nálgun er fyrirfram þjálfað almennt tungumálalíkan fínstillt á lénssértækum gögnum. Vægi líkansins er stillt og fínstillt til að fanga tungumálamynstur og blæbrigði marksvæðisins. Þessi aðferð nýtir núverandi þekkingu og getu grunnlíkansins á sama tíma og hún aðlagar það að tilteknu léni.
- Þjálfun frá grunni: Að öðrum kosti er hægt að þjálfa DSLM alfarið frá grunni með því að nota lénssértæk gagnasöfn. Þessi nálgun felur í sér að byggja upp tungumálslíkanarkitektúr og þjálfa hann á víðfeðmum lénssértækum texta, sem gerir líkaninu kleift að læra ranghala tungumál lénsins beint úr gögnunum.
Burtséð frá nálguninni felur þjálfunarferlið fyrir DSLM í sér að líkanið sé afhjúpað mikið magn af lénssértækum textagögnum, svo sem fræðilegum pappírum, lagalegum skjölum, fjárhagsskýrslum eða sjúkraskrám. Háþróuð tækni eins og flutningsnám, endurheimtaukin kynslóð og skyndiverkfræði eru oft notuð til að auka afköst líkansins og laga það að marksviðinu.
Raunveruleg notkun á lénssértækum tungumálalíkönum
Uppgangur DSLM hefur opnað fjölda forrita í ýmsum atvinnugreinum og gjörbylt því hvernig gervigreind hefur samskipti við og þjónar sérhæfðum lénum. Hér eru nokkur athyglisverð dæmi:
Löglegt lén
Lögfræðingur LLM aðstoðarmaður SaulLM-7B
Equall.ai gervigreind fyrirtæki hefur mjög nýlega kynnt SaulLM-7B, fyrsta opna uppspretta stóra tungumálalíkanið sem er sérstaklega sniðið fyrir löglegt lén.
Lögfræðisviðið býður upp á einstaka áskorun fyrir tungumálalíkön vegna flókinnar setningafræði, sérhæfðs orðaforða og lénssértækra blæbrigða. Lagatextar, eins og samningar, dómsúrskurðir og samþykktir, einkennast af áberandi málfræðilegri margbreytileika sem krefst djúps skilnings á lagalegu samhengi og hugtökum.
SaulLM-7B er 7 milljarða breytu tungumálalíkan sem er hannað til að yfirstíga lagalega tungumálahindrun. Þróunarferli líkansins felur í sér tvö mikilvæg stig: lagalega áframhaldandi forþjálfun og fínstilling lögfræðikennslu.
- Lögfræðileg áframhaldandi forþjálfun: Grunnurinn að SaulLM-7B er byggður á Mistral 7B arkitektúrnum, öflugu opnum tungumálalíkani. Hins vegar viðurkenndi teymið hjá Equall.ai þörfina fyrir sérhæfða þjálfun til að auka lagalega getu líkansins. Til að ná þessu sömdu þeir umfangsmikið lagatexta sem spannar yfir 30 milljarða tákn frá ýmsum lögsögum, þar á meðal Bandaríkjunum, Kanada, Bretlandi, Evrópu og Ástralíu.
Með því að afhjúpa líkanið fyrir þessu mikla og fjölbreytta lagagagnasetti á forþjálfunarstigi þróaði SaulLM-7B djúpan skilning á blæbrigðum og margbreytileika lagamáls. Þessi nálgun gerði líkaninu kleift að fanga einstök tungumálamynstur, hugtök og samhengi sem eru ríkjandi á lagasviðinu, og setti grunninn fyrir framúrskarandi frammistöðu þess í lögfræðilegum verkefnum.
- Lögfræðikennsla Fínstilling: Þó að forþjálfun á lagalegum gögnum skipti sköpum er hún oft ekki nægileg til að gera hnökralausa samskipti og verkefnalok fyrir tungumálalíkön. Til að takast á við þessa áskorun notaði teymið hjá Equall.ai nýja aðferð til að fínstilla kennslu sem nýtir lögfræðileg gagnasöfn til að betrumbæta enn frekar getu SaulLM-7B.
Fínstillingarferlið leiðbeininganna fól í sér tvo lykilþætti: almennar leiðbeiningar og lagalegar leiðbeiningar.
Þegar SaulLM-7B-Instruct (leiðbeiningarstillt afbrigðið) var metið á LegalBench-Instruct viðmiðinu, alhliða lagalegum verkefnum, kom á fót nýju háþróuðu leiðbeiningarlíkani, sem var betri en besta opna uppspretta leiðbeiningarlíkanið með umtalsverðu 11% hlutfallsleg framför.
Þar að auki leiddi nákvæm greining á frammistöðu SaulLM-7B-Instruct í ljós yfirburða hæfileika þess á fjórum grundvallarlögfræðilegum hæfileikum: að koma auga á málefni, innkalla reglu, túlkun og orðræðuskilning. Þessi svið krefjast djúps skilnings á lögfræðiþekkingu og yfirráð SaulLM-7B-Instruct á þessum sviðum er til marks um kraft sérhæfðrar þjálfunar þess.
Afleiðingar velgengni SaulLM-7B ná langt út fyrir fræðileg viðmið. Með því að brúa bilið á milli náttúrulegrar málvinnslu og lagasviðs hefur þetta frumkvöðlalíkan möguleika á að gjörbylta því hvernig lögfræðingar sigla og túlka flókið lagalegt efni.
Lífeðlisfræði og heilsugæsla
GatorTron, Codex-Med, Galactica og Med-PaLM LLM
Þó að almennar LLMs hafi sýnt fram á ótrúlega getu til að skilja og búa til náttúrulegt tungumál, krefjast margbreytileika og blæbrigði læknisfræðilegra hugtaka, klínískra athugasemda og heilsutengds efnis sérhæfðra líkana sem eru þjálfaðar á viðeigandi gögnum.
Í fararbroddi í þessu eru frumkvæði eins og GatorTron, Codex-Med, Galactica og Med-PaLM, sem hvert um sig hefur gert verulegar framfarir í þróun LLMs sem eru sérstaklega hönnuð fyrir heilbrigðisþjónustu.
GatorTron: Að ryðja brautina fyrir klínískar LLMs GatorTron, snemma þátttakandi á sviði heilsugæslu LLMs, var þróað til að kanna hvernig kerfi sem nýta óskipulagðar rafrænar sjúkraskrár (EHRs) gætu notið góðs af klínískum LLMs með milljarða breytum. Þjálfaður frá grunni á yfir 90 milljörðum tákna, þar á meðal meira en 82 milljarða orða af afgreindum klínískum texta, sýndi GatorTron verulegar framfarir í ýmsum klínískri náttúrumálvinnslu (NLP) verkefnum, svo sem klínískri hugtakaútdrætti, útdráttur úr læknisfræðilegum tengslum, merkingarfræðilegri textalíkingu , læknisfræðileg ályktun um náttúrumál og svör við læknisfræðilegum spurningum.
Codex-Med: Kannaðu GPT-3 fyrir QA í heilbrigðisþjónustu Þó að ekki væri verið að kynna nýtt LLM, kannaði Codex-Med rannsóknin skilvirkni GPT-3.5 líkana, sérstaklega Codex og InstructGPT, við að svara og rökstyðja um raunverulegar læknisfræðilegar spurningar. Með því að nýta tækni eins og keðjuhugsun og aukningu á endurheimt náði Codex-Med frammistöðu á mönnum á viðmiðum eins og USMLE, MedMCQA og PubMedQA. Þessi rannsókn lagði áherslu á möguleika almennra háskólakennara fyrir QA verkefni í heilbrigðisþjónustu með viðeigandi hvatningu og aukningu.
Galactica: Markvisst hannað LLM fyrir vísindalega þekkingu Galactica, þróað af Anthropic, stendur upp úr sem markvisst hannað LLM sem miðar að því að geyma, sameina og rökræða um vísindalega þekkingu, þar á meðal heilsugæslu. Ólíkt öðrum LLM-mönnum sem eru þjálfaðir á óviðráðanlegum vefgögnum, samanstendur þjálfunarhópur Galactica af 106 milljörðum tákna frá hágæða heimildum, svo sem blöðum, uppflettiefni og alfræðiorðabókum. Galactica var metið á verkefnum eins og PubMedQA, MedMCQA og USMLE og sýndi glæsilegan árangur og fór fram úr nýjustu frammistöðu á nokkrum viðmiðum.
Med-PaLM: Samræma tungumálalíkön við læknasviðið Med-PaLM, afbrigði af hinum öfluga PaLM LLM, notar nýrri nálgun sem kallast leiðbeinandi stilling til að samræma tungumálalíkön við læknisfræðisviðið. Með því að nota mjúka kvaðningu sem upphaflegt forskeyti, fylgt eftir af verkefnasértækum manngerðum fyrirmælum og dæmum, náði Med-PaLM glæsilegum árangri á viðmiðum eins og MultiMedQA, sem inniheldur gagnasöfn eins og LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE og HealthSearchQA.
Þó að þessi viðleitni hafi náð verulegum árangri, standa þróun og dreifing LLM í heilbrigðisþjónustu frammi fyrir nokkrum áskorunum. Að tryggja gagnagæði, takast á við hugsanlega hlutdrægni og viðhalda ströngum persónuverndar- og öryggisstöðlum fyrir viðkvæm læknisfræðileg gögn eru helstu áhyggjuefni.
Auk þess krefjast flókin læknisfræðileg þekking og mikil áhersla á heilbrigðisumsóknir strangar matsramma og mannlegt matsferli. Med-PaLM rannsóknin kynnti yfirgripsmikið mannlegt matsramma, sem metur þætti eins og vísindalega samstöðu, vísbendingar um rétta röksemdafærslu og möguleika á skaða, sem undirstrikar mikilvægi slíkra ramma til að búa til örugga og áreiðanlega LLMs.
Fjármál og bankastarfsemi
Fjármál LLM
Fjármál LLMs eins og BloombergGPT, FinBERT og FinGPT nýta sérhæfða þjálfun á umfangsmiklum fjármálatengdum gagnasöfnum til að ná ótrúlegri nákvæmni við að greina fjármálatexta, vinna úr gögnum og bjóða upp á innsýn sem endurspeglar mannlega greiningu sérfræðinga. BloombergGPT, til dæmis, með 50 milljarða færibreytastærð, er fínstillt á blöndu af einkafjárhagsgögnum, sem felur í sér hátind fjárhagslegra NLP verkefna.
Þessi líkön eru ekki aðeins lykilatriði í sjálfvirkri venjubundinni fjárhagsgreiningu og skýrslugerð heldur einnig við að koma flóknum verkefnum á framfæri eins og uppgötvun svika, áhættustýringu og reikniritsviðskipti. Samþætting á Retrieval-Augmented Generation (RAG) með þessum líkönum auðgar þau með getu til að draga inn viðbótaruppsprettur fjárhagslegra gagna og eykur greiningargetu þeirra.
Hins vegar, að búa til og fínstilla þessar fjárhagslegu LLMs til að ná lénssértækri sérfræðiþekkingu, felur í sér töluverða fjárfestingu, sem endurspeglast í tiltölulega fáum tilvist slíkra líkana á markaðnum. Þrátt fyrir kostnaðinn og skortinn þjóna líkön eins og FinBERT og FinGPT sem eru í boði fyrir almenning sem mikilvæg skref í átt að lýðræðislegri gervigreind í fjármálum.
Með fínstillingaraðferðum eins og stöðluðum aðferðum og kennsluaðferðum verða LLMs í fjármálum sífellt færari í að veita nákvæma, samhengislega viðeigandi úttak sem gæti gjörbylt fjármálaráðgjöf, forspárgreiningu og eftirliti með fylgni. Frammistaða fínstilltu módelanna er betri en almenn líkön, sem gefur til kynna óviðjafnanlegt lénssérhæft gagnsemi þeirra.
Til að fá yfirgripsmikið yfirlit yfir umbreytandi hlutverk kynslóðar gervigreindar í fjármálum, þar á meðal innsýn í FinGPT, BloombergGPT og afleiðingar þeirra fyrir iðnaðinn, íhugaðu að kanna ítarlega greiningu sem veitt er um "Generative AI í fjármálum: FinGPT, BloombergGPT & Beyond".
Hugbúnaðarverkfræði og forritun
Hugbúnaður og forritun LLM
Í landslagi hugbúnaðarþróunar og forritunar, Large Language Models (LLMs) eins Codex OpenAI og tabnín hafa komið fram sem umbreytandi verkfæri. Þessar gerðir veita forriturum náttúrulegt tungumálsviðmót og fjöltyngda kunnáttu, sem gerir þeim kleift að skrifa og þýða kóða með áður óþekktum skilvirkni.
OpenAI Codex sker sig úr með náttúrulegu viðmóti sínu og fjöltyngdu kunnáttu á ýmsum forritunarmálum, sem býður upp á aukinn kóðaskilning. Áskriftarlíkan þess gerir ráð fyrir sveigjanlegri notkun.
Tabnine eykur kóðunarferlið með greindri frágangi kóða, býður upp á ókeypis útgáfu fyrir einstaka notendur og stigstærð áskriftarmöguleika fyrir faglegar og fyrirtækisþarfir.
Til notkunar án nettengingar státar líkan Mistral AI yfirburða frammistöðu í kóðunarverkefnum samanborið við Llama módel, sem býður upp á ákjósanlegur kostur fyrir staðbundna LLM dreifingu, sérstaklega fyrir notendur með sérstakar frammistöðu- og vélbúnaðarauðlindir.
Skýtengdir LLM eins og GeminiPro og GPT-4 bjóða upp á breitt úrval af getu, með Gemini Pro sem býður upp á fjölþætta virkni og GPT-4 skara fram úr í flóknum verkefnum. Valið á milli staðbundinnar og skýjauppsetningar fer eftir þáttum eins og sveigjanleikaþörfum, gagnaverndarkröfum, kostnaðartakmörkunum og auðveldri notkun.
Pieces Copilot umlykur þennan sveigjanleika með því að veita aðgang að ýmsum LLM keyrslutíma, bæði skýjabundnum og staðbundnum, sem tryggir að verktaki hafi réttu verkfærin til að styðja við kóðunarverkefni sín, óháð kröfum verkefnisins. Þetta felur í sér nýjustu tilboðin frá OpenAI og Gemini gerðum Google, hver sérsniðin fyrir sérstaka þætti hugbúnaðarþróunar og forritunar.
Áskoranir og bestu starfsvenjur
Þó að möguleikar DSLMs séu miklir, fylgja þróun þeirra og dreifing einstaka áskoranir sem þarf að takast á við til að tryggja farsæla og ábyrga framkvæmd þeirra.
- Aðgengi og gæði gagna: Að fá hágæða, lénssértæk gagnasöfn er lykilatriði til að þjálfa nákvæma og áreiðanlega DSLM. Mál eins og gagnaskortur, hlutdrægni og hávaði geta haft veruleg áhrif á frammistöðu líkans.
- Reikniauðlindir: Þjálfun á stórum tungumálalíkönum, sérstaklega frá grunni, getur verið reikningsfrek, krefst mikils reiknitilföng og sérhæfðan vélbúnað.
- Lénsþekking: Þróun DSLMs krefst samvinnu milli gervigreindarsérfræðinga og lénssérfræðinga til að tryggja nákvæma framsetningu á lénssértækri þekkingu og tungumálamynstri.
- Siðfræðilegum sjónarmiðum: Eins og með öll gervigreind kerfi, verður DSLM að vera þróað og dreift með ströngum siðferðilegum leiðbeiningum, sem taka á áhyggjum eins og hlutdrægni, friðhelgi einkalífs og gagnsæi.
Til að draga úr þessum áskorunum og tryggja ábyrga þróun og dreifingu DSLMs er nauðsynlegt að taka upp bestu starfsvenjur, þar á meðal:
- Að útbúa hágæða lénssértæk gagnasöfn og nota tækni eins og gagnaaukning og flutningsnám til að sigrast á gagnaskorti.
- Nýttu dreifða tölvu- og skýjaauðlindir til að takast á við reiknikröfur þjálfunar stórra tungumálalíkana.
- Hlúa að þverfaglegu samstarfi milli gervigreindarfræðinga, lénssérfræðinga og hagsmunaaðila til að tryggja nákvæma framsetningu á lénsþekkingu og samræmi við þarfir iðnaðarins.
- Innleiða öfluga matsramma og stöðugt eftirlit til að meta frammistöðu líkansins, greina hlutdrægni og tryggja siðferðilega og ábyrga dreifingu.
- Fylgjast með sértækum reglugerðum og leiðbeiningum iðnaðarins, svo sem HIPAA fyrir heilsugæslu eða GDPR fyrir persónuvernd, til að tryggja samræmi og vernda viðkvæmar upplýsingar.
Niðurstaða
Uppgangur lénssértækra tungumálamódela markar mikilvægan áfanga í þróun gervigreindar og samþættingu þess í sérhæfð lén. Með því að sníða tungumálalíkön að einstökum tungumálamynstri og samhengi ýmissa atvinnugreina hafa DSLM möguleika á að gjörbylta því hvernig gervigreind hefur samskipti við og þjónar þessum sviðum, auka nákvæmni, mikilvægi og hagnýt notkun.
Þar sem gervigreind heldur áfram að gegnsýra fjölbreyttar greinar mun eftirspurnin eftir DSLM aðeins vaxa og knýja áfram frekari framfarir og nýjungar á þessu sviði. Með því að takast á við áskoranirnar og tileinka sér bestu starfsvenjur geta stofnanir og vísindamenn nýtt sér alla möguleika þessara sérhæfðu tungumálamódela og opnað ný landamæri í lénssértækum gervigreindarforritum.
Framtíð gervigreindar liggur í getu þess til að skilja og miðla innan blæbrigða sérhæfðra léna, og lénssértæk tungumálalíkön eru að ryðja brautina fyrir samhengisbundnari, nákvæmari og áhrifaríkari samþættingu gervigreindar milli atvinnugreina.
