Intelligenza generale artificiale
L'ascesa dei modelli linguistici specifici del dominio
Introduzione
Il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e dei modelli linguistici ha vissuto una notevole trasformazione negli ultimi anni, spinto dall'avvento di potenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4, PaLM e Llama. Questi modelli, addestrati su enormi set di dati, hanno dimostrato un’impressionante capacità di comprendere e generare testo simile a quello umano, aprendo nuove possibilità in vari domini.
Tuttavia, poiché le applicazioni di intelligenza artificiale continuano a penetrare in diversi settori, è emersa una crescente necessità di modelli linguistici adattati a domini specifici e alle loro sfumature linguistiche uniche. Entrano nei modelli linguistici specifici del dominio, una nuova generazione di sistemi di intelligenza artificiale progettati per comprendere e generare linguaggio nel contesto di particolari settori o aree di conoscenza. Questo approccio specializzato promette di rivoluzionare il modo in cui l’intelligenza artificiale interagisce e serve diversi settori, elevando l’accuratezza, la pertinenza e l’applicazione pratica dei modelli linguistici.
Di seguito esploreremo l'ascesa dei modelli linguistici specifici del dominio, il loro significato, i meccanismi sottostanti e le applicazioni nel mondo reale in vari settori. Parleremo anche delle sfide e delle migliori pratiche associate allo sviluppo e all'implementazione di questi modelli specializzati, fornendoti le conoscenze necessarie per sfruttarne tutto il potenziale.
Cosa sono i modelli linguistici specifici del dominio?
I modelli linguistici specifici del dominio (DSLM) sono una classe di sistemi di intelligenza artificiale specializzati nella comprensione e nella generazione del linguaggio nel contesto di un particolare dominio o settore. A differenza dei modelli linguistici generici addestrati su diversi set di dati, i DSLM vengono ottimizzati o addestrati da zero su dati specifici del dominio, consentendo loro di comprendere e produrre un linguaggio su misura per la terminologia, il gergo e i modelli linguistici unici prevalenti in quel dominio.
Questi modelli sono progettati per colmare il divario tra i modelli linguistici generali e i requisiti linguistici specializzati di vari settori, come quello legale, finanziario, sanitario e di ricerca scientifica. Sfruttando la conoscenza specifica del dominio e la comprensione contestuale, i DSLM possono fornire risultati più accurati e pertinenti, migliorando l’efficienza e l’applicabilità delle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale all’interno di questi domini.
Contesto e significato dei DSLM
Le origini dei DSLM possono essere ricondotte alle limitazioni dei modelli linguistici di uso generale quando applicati ad attività specifiche del dominio. Sebbene questi modelli eccellano nella comprensione e nella generazione del linguaggio naturale in senso lato, spesso lottano con le sfumature e le complessità dei domini specializzati, portando a potenziali imprecisioni o interpretazioni errate.
Man mano che le applicazioni di intelligenza artificiale penetravano sempre più in diversi settori, la domanda di modelli linguistici su misura in grado di comprendere e comunicare efficacemente all’interno di domini specifici è cresciuta in modo esponenziale. Questa esigenza, unita alla disponibilità di grandi set di dati specifici del dominio e ai progressi nelle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, ha aperto la strada allo sviluppo di DSLM.
L’importanza dei DSLM risiede nella loro capacità di migliorare l’accuratezza, la pertinenza e l’applicazione pratica delle soluzioni basate sull’intelligenza artificiale all’interno di domini specializzati. Interpretando e generando accuratamente un linguaggio specifico del dominio, questi modelli possono facilitare processi decisionali, di comunicazione e di analisi più efficaci, favorendo in definitiva una maggiore efficienza e produttività in vari settori.
Come funzionano i modelli linguistici specifici del dominio
I DSLM sono generalmente costruiti sulla base di modelli linguistici di grandi dimensioni, pre-addestrati su grandi quantità di dati testuali generali. Tuttavia, l’elemento chiave di differenziazione risiede nel processo di perfezionamento o riqualificazione, in cui questi modelli vengono ulteriormente addestrati su set di dati specifici del dominio, consentendo loro di specializzarsi nei modelli linguistici, nella terminologia e nel contesto di particolari settori.
Esistono due approcci principali per lo sviluppo di DSLM:
- Messa a punto dei modelli linguistici esistenti: In questo approccio, un modello linguistico di uso generale pre-addestrato viene messo a punto su dati specifici del dominio. I pesi del modello vengono adeguati e ottimizzati per catturare i modelli linguistici e le sfumature del dominio di destinazione. Questo metodo sfrutta le conoscenze e le capacità esistenti del modello di base adattandolo al dominio specifico.
- Formazione da zero: In alternativa, i DSLM possono essere addestrati interamente da zero utilizzando set di dati specifici del dominio. Questo approccio prevede la costruzione di un'architettura del modello linguistico e il suo addestramento su un vasto corpus di testi specifici del dominio, consentendo al modello di apprendere le complessità del linguaggio del dominio direttamente dai dati.
Indipendentemente dall'approccio, il processo di formazione per i DSLM prevede l'esposizione del modello a grandi volumi di dati testuali specifici del dominio, come documenti accademici, documenti legali, rapporti finanziari o cartelle cliniche. Tecniche avanzate come l'apprendimento del trasferimento, la generazione aumentata con il recupero e il prompt engineering vengono spesso utilizzate per migliorare le prestazioni del modello e adattarlo al dominio di destinazione.
Applicazioni nel mondo reale di modelli linguistici specifici del dominio
L’ascesa dei DSLM ha sbloccato una moltitudine di applicazioni in vari settori, rivoluzionando il modo in cui l’intelligenza artificiale interagisce e serve domini specializzati. Ecco alcuni esempi notevoli:
Dominio legale
Assistente LLM in giurisprudenza SaulLM-7B
Uguale.ai una società di intelligenza artificiale ha introdotto di recente SaulLM-7B, il primo modello linguistico di grandi dimensioni open source adattato esplicitamente al settore legale.
Il campo del diritto rappresenta una sfida unica per i modelli linguistici a causa della sua intricata sintassi, del vocabolario specializzato e delle sfumature specifiche del dominio. I testi giuridici, come contratti, decisioni giudiziarie e statuti, sono caratterizzati da una spiccata complessità linguistica che richiede una profonda comprensione del contesto giuridico e della terminologia.
SaulLM-7B è un modello linguistico da 7 miliardi di parametri creato per superare la barriera linguistica legale. Il processo di sviluppo del modello prevede due fasi critiche: la preformazione legale continua e il perfezionamento dell'istruzione legale.
- Preformazione legale continua: Le fondamenta di SaulLM-7B si basano sull'architettura Mistral 7B, un potente modello linguistico open source. Tuttavia, il team di Equall.ai ha riconosciuto la necessità di una formazione specializzata per migliorare le capacità legali del modello. Per raggiungere questo obiettivo, hanno curato un vasto corpus di testi legali che coprono oltre 30 miliardi di token provenienti da diverse giurisdizioni, tra cui Stati Uniti, Canada, Regno Unito, Europa e Australia.
Esponendo il modello a questo vasto e diversificato set di dati legali durante la fase di preformazione, SaulLM-7B ha sviluppato una profonda comprensione delle sfumature e delle complessità del linguaggio giuridico. Questo approccio ha consentito al modello di catturare modelli linguistici, terminologie e contesti unici prevalenti nel settore legale, ponendo le basi per le sue prestazioni eccezionali nelle attività legali.
- Istruzioni legali Ritocchi: Sebbene la formazione preliminare sui dati giuridici sia fondamentale, spesso non è sufficiente per consentire un'interazione senza soluzione di continuità e il completamento delle attività per i modelli linguistici. Per affrontare questa sfida, il team di Equall.ai ha utilizzato un nuovo metodo di perfezionamento didattico che sfrutta set di dati legali per perfezionare ulteriormente le capacità di SaulLM-7B.
Il processo di perfezionamento delle istruzioni ha coinvolto due componenti chiave: istruzioni generiche e istruzioni legali.
Quando valutato sul benchmark LegalBench-Instruct, una suite completa di attività legali, SaulLM-7B-Instruct (la variante ottimizzata per le istruzioni) ha stabilito un nuovo stato dell'arte, superando di molto il miglior modello di istruzioni open source. Miglioramento relativo dell'11%.
Inoltre, un'analisi granulare delle prestazioni di SaulLM-7B-Instruct ha rivelato le sue capacità superiori in quattro abilità legali fondamentali: individuazione dei problemi, richiamo delle regole, interpretazione e comprensione della retorica. Queste aree richiedono una profonda comprensione delle competenze legali e il dominio di SaulLM-7B-Instruct in questi settori testimonia la potenza della sua formazione specializzata.
Le implicazioni del successo di SaulLM-7B vanno ben oltre i parametri accademici. Colmando il divario tra l’elaborazione del linguaggio naturale e l’ambito legale, questo modello pionieristico ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i professionisti legali navigano e interpretano materiale legale complesso.
Biomedico e sanitario
GatorTron, Codex-Med, Galactica e Med-PaLM LLM
Sebbene i LLM generici abbiano dimostrato notevoli capacità nella comprensione e nella generazione del linguaggio naturale, le complessità e le sfumature della terminologia medica, delle note cliniche e dei contenuti relativi all'assistenza sanitaria richiedono modelli specializzati addestrati su dati rilevanti.
In prima linea ci sono iniziative come GatorTron, Codex-Med, Galactica e Med-PaLM, ciascuna delle quali ha fatto passi da gigante nello sviluppo di LLM esplicitamente progettati per applicazioni sanitarie.
Gator Tron: aprire la strada ai LLM clinici GatorTron, uno dei primi concorrenti nel campo dei LLM sanitari, è stato sviluppato per studiare come i sistemi che utilizzano cartelle cliniche elettroniche (EHR) non strutturate potrebbero trarre vantaggio dai LLM clinici con miliardi di parametri. Addestrato da zero su oltre 90 miliardi di token, inclusi più di 82 miliardi di parole di testo clinico non identificato, GatorTron ha dimostrato miglioramenti significativi in varie attività cliniche di elaborazione del linguaggio naturale (PNL), come l'estrazione di concetti clinici, l'estrazione di relazioni mediche, la somiglianza testuale semantica , inferenza del linguaggio naturale medico e risposta a domande mediche.
Codice-Med: Esplorazione di GPT-3 per il QA nel settore sanitario Pur non introducendo un nuovo LLM, lo studio Codex-Med ha esplorato l'efficacia dei modelli GPT-3.5, in particolare Codex e InstructGPT, nel rispondere e ragionare su domande mediche del mondo reale. Sfruttando tecniche come la stimolazione della catena di pensiero e l'aumento del recupero, Codex-Med ha raggiunto prestazioni di livello umano su benchmark come USMLE, MedMCQA e PubMedQA. Questo studio ha evidenziato il potenziale dei LLM generali per le attività di QA sanitaria con suggerimenti e miglioramenti adeguati.
Galactica: Un LLM appositamente progettato per la conoscenza scientifica Galactica, sviluppato da Anthropic, si distingue come un LLM appositamente progettato volto a archiviare, combinare e ragionare sulla conoscenza scientifica, inclusa l'assistenza sanitaria. A differenza di altri LLM formati su dati web non curati, il corpus di formazione di Galactica è costituito da 106 miliardi di token provenienti da fonti di alta qualità, come documenti, materiali di riferimento ed enciclopedie. Valutato su attività come PubMedQA, MedMCQA e USMLE, Galactica ha dimostrato risultati impressionanti, superando le prestazioni all’avanguardia su diversi benchmark.
Med-PaLM: Allineamento dei modelli linguistici al dominio medico Med-PaLM, una variante del potente PaLM LLM, utilizza un nuovo approccio chiamato ottimizzazione dei prompt delle istruzioni per allineare i modelli linguistici al dominio medico. Utilizzando un soft prompt come prefisso iniziale, seguito da prompt ed esempi progettati dall'uomo specifici per l'attività, Med-PaLM ha ottenuto risultati impressionanti su benchmark come MultiMedQA, che include set di dati come LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE e HealthSearchQA.
Sebbene questi sforzi abbiano fatto passi da gigante, lo sviluppo e l’implementazione di LLM nel settore sanitario devono affrontare diverse sfide. Le principali preoccupazioni sono garantire la qualità dei dati, affrontare potenziali pregiudizi e mantenere rigorosi standard di privacy e sicurezza per i dati medici sensibili.
Inoltre, la complessità delle conoscenze mediche e l’elevata posta in gioco nelle applicazioni sanitarie richiedono quadri di valutazione rigorosi e processi di valutazione umana. Lo studio Med-PaLM ha introdotto un quadro completo di valutazione umana, valutando aspetti come il consenso scientifico, la prova di un ragionamento corretto e la possibilità di danni, evidenziando l’importanza di tali quadri per la creazione di LLM sicuri e affidabili.
Finanza e Banche
LLM finanziario
LLM finanziari come BloombergGPT, FinBERT e FinGPT sfruttano la formazione specializzata su ampi set di dati relativi alla finanza per ottenere una notevole precisione nell'analisi di testi finanziari, nell'elaborazione dei dati e nell'offerta di approfondimenti che rispecchiano l'analisi umana di esperti. BloombergGPT, ad esempio, con i suoi 50 miliardi di parametri, è ottimizzato su una miscela di dati finanziari proprietari, incarnando l’apice delle attività di PNL finanziaria.
Questi modelli non sono solo fondamentali per automatizzare l’analisi e il reporting finanziario di routine, ma anche per portare avanti compiti complessi come il rilevamento delle frodi, la gestione del rischio e il trading algoritmico. L'integrazione di Generazione aumentata di recupero (RAG) con questi modelli li arricchisce con la capacità di inserire ulteriori fonti di dati finanziari, migliorando le loro capacità analitiche.
Tuttavia, la creazione e la messa a punto di questi LLM finanziari per ottenere competenze specifiche del settore comporta investimenti considerevoli, che si riflettono nella presenza relativamente scarsa di tali modelli sul mercato. Nonostante i costi e la scarsità, i modelli come FinBERT e FinGPT disponibili al pubblico rappresentano passi cruciali verso la democratizzazione dell’intelligenza artificiale nella finanza.
Con strategie di perfezionamento come metodi standard e didattici, i LLM finanziari stanno diventando sempre più abili nel fornire risultati precisi e contestualmente rilevanti che potrebbero rivoluzionare la consulenza finanziaria, l'analisi predittiva e il monitoraggio della conformità. Le prestazioni dei modelli ottimizzati superano i modelli generici, segnalando la loro impareggiabile utilità specifica per il dominio.
Per una panoramica completa del ruolo trasformativo dell'intelligenza artificiale generativa nella finanza, compresi approfondimenti su FinGPT, BloombergGPT e le loro implicazioni per il settore, valuta la possibilità di esplorare l'analisi dettagliata fornita nell'articolo su "L'intelligenza artificiale generativa nella finanza: FinGPT, BloombergGPT e oltre".
Ingegneria del software e programmazione
Software e programmazione LLM
Nel panorama dello sviluppo e della programmazione di software, i Large Language Models (LLM) piacciono Codice di OpenAI ed Tabnino sono emersi come strumenti di trasformazione. Questi modelli forniscono agli sviluppatori un’interfaccia in linguaggio naturale e competenze multilingue, consentendo loro di scrivere e tradurre codice con un’efficienza senza precedenti.
OpenAI Codex si distingue per la sua interfaccia in linguaggio naturale e la competenza multilingue in vari linguaggi di programmazione, offrendo una migliore comprensione del codice. Il suo modello di abbonamento consente un utilizzo flessibile.
Tabnine migliora il processo di codifica con il completamento intelligente del codice, offrendo una versione gratuita per singoli utenti e opzioni di abbonamento scalabili per esigenze professionali e aziendali.
Per l'utilizzo offline, il modello di Mistral AI vanta prestazioni superiori sulle attività di codifica rispetto ai modelli Llama, presentando una scelta ottimale per l'implementazione LLM locale, in particolare per gli utenti con considerazioni specifiche sulle prestazioni e sulle risorse hardware.
LLM basati su cloud come Gemelli Pro e GPT-4 forniscono un ampio spettro di funzionalità, con Gemini Pro che offre funzionalità multimodali e GPT-4 eccellendo in compiti complessi. La scelta tra implementazione locale e cloud dipende da fattori quali esigenze di scalabilità, requisiti di privacy dei dati, vincoli di costo e facilità d'uso.
Pieces Copilot incapsula questa flessibilità fornendo accesso a una varietà di runtime LLM, sia basati su cloud che locali, garantendo agli sviluppatori gli strumenti giusti per supportare le loro attività di codifica, indipendentemente dai requisiti del progetto. Ciò include le ultime offerte di OpenAI e dei modelli Gemini di Google, ciascuna su misura per aspetti specifici dello sviluppo e della programmazione del software.
Sfide e buone pratiche
Sebbene il potenziale dei DSLM sia vasto, il loro sviluppo e la loro implementazione comportano sfide uniche che devono essere affrontate per garantirne un’implementazione responsabile e di successo.
- Disponibilità e qualità dei dati: Ottenere set di dati di alta qualità e specifici del dominio è fondamentale per formare DSLM accurati e affidabili. Problemi quali la scarsità di dati, le distorsioni e il rumore possono avere un impatto significativo sulle prestazioni del modello.
- Risorse computazionali: L'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, soprattutto da zero, può essere intensivo dal punto di vista computazionale, richiedendo notevoli risorse computazionali e hardware specializzato.
- Competenza nel dominio: Lo sviluppo di DSLM richiede la collaborazione tra esperti di intelligenza artificiale e specialisti di dominio per garantire la rappresentazione accurata della conoscenza specifica del dominio e dei modelli linguistici.
- Considerazioni etiche: Come qualsiasi sistema di intelligenza artificiale, i DSLM devono essere sviluppati e implementati nel rispetto di rigorose linee guida etiche, affrontando preoccupazioni quali pregiudizi, privacy e trasparenza.
Per mitigare queste sfide e garantire lo sviluppo e l’implementazione responsabili dei DSLM, è essenziale adottare le migliori pratiche, tra cui:
- Curare set di dati specifici del dominio di alta qualità e impiegare tecniche come l’aumento dei dati e il trasferimento dell’apprendimento per superare la scarsità di dati.
- Sfruttare il calcolo distribuito e le risorse cloud per gestire le esigenze computazionali legate all'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni.
- Promuovere la collaborazione interdisciplinare tra ricercatori di intelligenza artificiale, esperti di settore e parti interessate per garantire una rappresentazione accurata della conoscenza del settore e l’allineamento con le esigenze del settore.
- Implementare solidi quadri di valutazione e monitoraggio continuo per valutare le prestazioni del modello, identificare i pregiudizi e garantire un’implementazione etica e responsabile.
- Aderenza a normative e linee guida specifiche del settore, come HIPAA per l'assistenza sanitaria o GDPR per la privacy dei dati, per garantire la conformità e proteggere le informazioni sensibili.
Conclusione
L’ascesa di modelli linguistici specifici per dominio segna una pietra miliare significativa nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale e nella sua integrazione in domini specializzati. Adattando i modelli linguistici ai modelli linguistici e ai contesti unici di vari settori, i DSLM hanno il potenziale per rivoluzionare il modo in cui l’intelligenza artificiale interagisce e serve questi domini, migliorando l’accuratezza, la pertinenza e l’applicazione pratica.
Poiché l’intelligenza artificiale continua a permeare diversi settori, la domanda di DSLM non potrà che crescere, determinando ulteriori progressi e innovazioni in questo campo. Affrontando le sfide e adottando le migliori pratiche, organizzazioni e ricercatori possono sfruttare tutto il potenziale di questi modelli linguistici specializzati, sbloccando nuove frontiere nelle applicazioni di intelligenza artificiale specifiche del dominio.
Il futuro dell’intelligenza artificiale risiede nella sua capacità di comprendere e comunicare all’interno delle sfumature di domini specializzati, e i modelli linguistici specifici del dominio stanno aprendo la strada a un’integrazione dell’intelligenza artificiale più contestualizzata, accurata e di grande impatto tra i settori.
