Вештачка општа интелигенција
Подемот на јазични модели специфични за домен
Вовед
Областа на обработка на природни јазици (NLP) и јазични модели доживеа извонредна трансформација во последниве години, поттикната од појавата на моќни големи јазични модели (LLM) како GPT-4, PaLM и Llama. Овие модели, обучени за масивни збирки на податоци, покажаа импресивна способност за разбирање и генерирање текст сличен на човекот, отклучувајќи нови можности во различни домени.
Меѓутоа, како што апликациите за вештачка интелигенција продолжуваат да навлегуваат во различни индустрии, се појави зголемена потреба за јазични модели прилагодени на одредени домени и нивните уникатни јазични нијанси. Внесете јазични модели специфични за домен, нова сорта на системи за вештачка интелигенција дизајнирана да разбира и генерира јазик во контекст на одредени индустрии или области на знаење. Овој специјализиран пристап ветува дека ќе го револуционизира начинот на кој вештачката интелигенција комуницира и служи со различни сектори, зголемувајќи ја точноста, релевантноста и практичната примена на јазичните модели.
Подолу, ќе го истражиме порастот на јазичните модели специфични за домен, нивното значење, основната механика и реалните апликации во различни индустрии. Ќе зборуваме и за предизвиците и најдобрите практики поврзани со развивањето и имплементирањето на овие специјализирани модели, опремувајќи ве со знаење за да го искористите нивниот целосен потенцијал.
Кои се јазични модели специфични за домен?
Јазичните модели специфични за домен (DSLM) се класа на системи за вештачка интелигенција кои се специјализирани за разбирање и генерирање јазик во контекст на одреден домен или индустрија. За разлика од јазичните модели за општа намена обучени на разновидни збирки на податоци, DSLM-овите се фино подесени или обучени од нула на податоци специфични за домен, овозможувајќи им да разберат и да произведат јазик прилагоден на уникатната терминологија, жаргон и јазични обрасци распространети во тој домен.
Овие модели се дизајнирани да го премостат јазот помеѓу општите јазични модели и специјализираните јазични барања на различни индустрии, како што се правните, финансиите, здравствената заштита и научните истражувања. Со искористување на знаењето и контекстуалното разбирање специфично за доменот, DSLM-овите можат да дадат попрецизни и релевантни резултати, зголемувајќи ја ефикасноста и применливоста на решенијата управувани од ВИ во овие домени.
Позадина и значење на DSLM
Потеклото на DSLM може да се проследи наназад до ограничувањата на јазичните модели за општа намена кога се применуваат на задачи специфични за домен. Додека овие модели се одлични во разбирањето и генерирањето на природен јазик во широка смисла, тие често се борат со нијансите и сложеноста на специјализираните домени, што доведува до потенцијални неточности или погрешни толкувања.
Како што апликациите за вештачка интелигенција сè повеќе навлегуваа во различни индустрии, побарувачката за приспособени јазични модели кои можат ефективно да разберат и да комуницираат во одредени домени експоненцијално растеше. Оваа потреба, заедно со достапноста на големи збирки на податоци специфични за домен и напредокот во техниките за обработка на природни јазици, го отвори патот за развој на DSLM.
Значењето на DSLM лежи во нивната способност да ја подобрат точноста, релевантноста и практичната примена на решенијата управувани од ВИ во специјализирани домени. Со прецизно толкување и генерирање јазик специфичен за домен, овие модели можат да олеснат поефективни процеси на комуникација, анализа и донесување одлуки, што на крајот ќе доведе до зголемена ефикасност и продуктивност во различни индустрии.
Како функционираат јазичните модели специфични за домен
DSLM-овите обично се градат врз основа на големи јазични модели, кои се претходно обучени на огромни количини на општи текстуални податоци. Сепак, клучното разграничување лежи во процесот на дотерување или преквалификација, каде што овие модели дополнително се обучуваат за сетови на податоци специфични за домен, овозможувајќи им да се специјализираат во јазичните обрасци, терминологијата и контекстот на одредени индустрии.
Постојат два основни пристапи за развој на DSLM:
- Дотерување на постоечките јазични модели: Во овој пристап, претходно обучен јазичен модел за општа намена е фино подесен на податоци специфични за домен. Тежините на моделот се приспособени и оптимизирани за да ги доловат лингвистичките обрасци и нијанси на целниот домен. Овој метод го користи постојното знаење и способности на основниот модел додека го прилагодува на конкретниот домен.
- Тренинг од нула: Алтернативно, DSLM-овите може да се обучуваат целосно од нула користејќи сетови на податоци специфични за домен. Овој пристап вклучува изградба на архитектура на јазичен модел и негова обука на огромен корпус текст специфичен за домен, овозможувајќи му на моделот да ги научи сложеноста на јазикот на доменот директно од податоците.
Без оглед на пристапот, процесот на обука за DSLM вклучува изложување на моделот на големи количини текстуални податоци специфични за домен, како што се академски трудови, правни документи, финансиски извештаи или медицинска евиденција. Напредните техники како што се учењето за пренос, генерирањето зголемено пронаоѓање и брзото инженерство често се користат за да се подобрат перформансите на моделот и да се прилагодат на целниот домен.
Апликации во реалниот свет на модели на јазици специфични за домен
Подемот на DSLM отклучи мноштво апликации во различни индустрии, револуционизирајќи го начинот на кој вештачката интелигенција комуницира со и служи на специјализирани домени. Еве неколку забележителни примери:
Правен домен
Законот LLM асистент SaulLM-7B
Equal.ai Една компанија за вештачка интелигенција неодамна претстави SaulLM-7B, првиот јазичен модел со отворен код, приспособен експлицитно за правниот домен.
Областа на правото претставува единствен предизвик за јазичните модели поради неговата сложена синтакса, специјализираниот речник и нијансите специфични за доменот. Правните текстови, како што се договорите, судските одлуки и статутите, се карактеризираат со посебна лингвистичка сложеност што бара длабоко разбирање на правниот контекст и терминологијата.
SaulLM-7B е јазичен модел од 7 милијарди параметри, создаден да ја надмине законската јазична бариера. Процесот на развој на моделот вклучува две критични фази: правна претходна обука и прецизно прилагодување на правните инструкции.
- Правна континуирана предобука: Основата на SaulLM-7B е изградена врз архитектурата Mistral 7B, моќен јазичен модел со отворен код. Сепак, тимот на Equall.ai ја препозна потребата од специјализирана обука за подобрување на правните способности на моделот. За да го постигнат ова, тие изработија обемен корпус на правни текстови што опфаќаат над 30 милијарди токени од различни јурисдикции, вклучувајќи ги САД, Канада, Обединетото Кралство, Европа и Австралија.
Со изложување на моделот на оваа огромна и разновидна правна база на податоци за време на фазата на предобука, SaulLM-7B разви длабоко разбирање за нијансите и сложеноста на правниот јазик. Овој пристап му овозможи на моделот да ги долови уникатните лингвистички обрасци, терминологии и контексти кои преовладуваат во правниот домен, поставувајќи ја основата за неговите исклучителни перформанси во правните задачи.
- Правна инструкција Фино подесување: Иако предобука за правни податоци е од клучно значење, честопати не е доволно да се овозможи беспрекорна интеракција и завршување на задачите за јазичните модели. За да се справи со овој предизвик, тимот на Equall.ai употреби нов метод за фино подесување на наставата што ги користи правните збирки на податоци за дополнително да ги усовршат способностите на SaulLM-7B.
Процесот на дотерување на инструкциите вклучуваше две клучни компоненти: генерички упатства и правни упатства.
Кога беше оценет на реперот LegalBench-Instruct, сеопфатен пакет правни задачи, SaulLM-7B-Instruct (варијантата подесена со инструкции) воспостави нова најсовремена технологија, надминувајќи го најдобриот модел на инструкции со отворен код за значителен 11% релативно подобрување.
Покрај тоа, грануларна анализа на перформансите на SaulLM-7B-Instruct ги откри неговите супериорни способности во четири основни правни способности: откривање прашања, потсетување правила, толкување и разбирање на реториката. Овие области бараат длабоко разбирање на правната експертиза, а доминацијата на SaulLM-7B-Instruct во овие домени е доказ за моќта на неговата специјализирана обука.
Импликациите од успехот на SaulLM-7B се многу подалеку од академските одредници. Со премостување на јазот помеѓу обработката на природниот јазик и правниот домен, овој пионерски модел има потенцијал да го револуционизира начинот на кој правните професионалци се движат и толкуваат комплексен правен материјал.
Биомедицински и здравствена заштита
GatorTron, Codex-Med, Galactica и Med-PaLM LLM
Додека LLM за општа намена покажаа извонредни способности за разбирање и генерирање на природен јазик, сложеноста и нијансите на медицинската терминологија, клиничките белешки и содржините поврзани со здравствената заштита бараат специјализирани модели обучени на релевантни податоци.
Во првите редови на ова се иницијативите како GatorTron, Codex-Med, Galactica и Med-PaLM, од кои секоја прави значителен напредок во развојот на LLM експлицитно дизајнирани за здравствени апликации.
GatorTron: Отворање на патот за клинички LLM GatorTron, ран учесник во областа на здравствените LLMs, беше развиен за да истражи како системите што користат неструктурирани електронски здравствени досиеја (EHR) можат да имаат корист од клиничките LLM со милијарди параметри. Трениран од нула на преку 90 милијарди токени, вклучително и повеќе од 82 милијарди зборови од деидентификуван клинички текст, GatorTron покажа значителни подобрувања во различни задачи за обработка на клинички природен јазик (NLP), како што се екстракција на клинички концепт, екстракција на медицински релации, семантичка текстуална сличност , медицински заклучок за природен јазик и одговор на медицински прашања.
Codex-Med: Истражување на GPT-3 за QA за здравствена заштита Иако не беше воведен нов LLM, студијата Codex-Med ја истражуваше ефикасноста на моделите GPT-3.5, особено Codex и InstructGPT, во одговарањето и расудувањето за медицинските прашања од реалниот свет. Користејќи техники како поттикнување на синџир на мисли и зголемување на пронаоѓање, Codex-Med постигна перформанси на ниво на луѓе на репери како USMLE, MedMCQA и PubMedQA. Оваа студија го истакна потенцијалот на општите LLM за задачи за здравствена заштита за квалитет со соодветно поттикнување и зголемување.
Галактика: Намерно дизајниран LLM за научно знаење Галактика, развиен од Anthropic, се издвојува како наменски дизајниран LLM насочен кон складирање, комбинирање и расудување за научното знаење, вклучително и здравствената заштита. За разлика од другите LLM обучени на некурирани веб-податоци, корпусот за обука на Galactica се состои од 106 милијарди токени од висококвалитетни извори, како што се трудови, референтни материјали и енциклопедии. Оценета на задачи како PubMedQA, MedMCQA и USMLE, Galactica покажа импресивни резултати, надминувајќи ги најсовремените перформанси на неколку одредници.
Med-PaLM: Усогласување на јазичните модели со медицинскиот домен Med-PaLM, варијанта на моќниот PaLM LLM, користи нов пристап наречен подесување на инструкции за брзо усогласување на јазичните модели со медицинскиот домен. Со користење на мек промпт како почетен префикс, проследен со човечко инженерство специфични за задачите и примери, Med-PaLM постигна импресивни резултати на одредниците како MultiMedQA, кои вклучуваат сетови на податоци како што се LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE и HealthSearchQA.
Додека овие напори направија значителен напредок, развојот и распоредувањето на здравствените LLM се соочуваат со неколку предизвици. Обезбедувањето квалитет на податоците, справувањето со потенцијалните предрасуди и одржувањето строги стандарди за приватност и безбедност за чувствителните медицински податоци се главните грижи.
Дополнително, сложеноста на медицинското знаење и високите влогови вклучени во апликациите за здравствена заштита бараат ригорозни рамки за евалуација и процеси на човекова евалуација. Студијата Med-PaLM воведе сеопфатна рамка за човечка евалуација, оценувајќи ги аспектите како научен консензус, докази за правилно расудување и можност за штета, нагласувајќи ја важноста на таквите рамки за создавање безбедни и доверливи LLM.
Финансии и банкарство
Финансии LLM
Финансиски LLM како BloombergGPT, FinBERT и FinGPT користат специјализирана обука за обемни сетови на податоци поврзани со финансии за да постигнат извонредна точност во анализирањето на финансиските текстови, обработката на податоците и нудењето увиди што ја отсликуваат експертската човечка анализа. BloombergGPT, на пример, со големината на параметарот од 50 милијарди, е фино подесен на мешавина од сопствени финансиски податоци, отелотворувајќи врв на финансиски NLP задачи.
Овие модели не се само клучни за автоматизирање на рутинската финансиска анализа и известување, туку и за унапредување на сложени задачи како што се откривање измами, управување со ризик и алгоритамско тргување. Интеграцијата на Пронаоѓање-зголемена генерација (RAG) со овие модели ги збогатува со капацитет да привлечат дополнителни извори на финансиски податоци, зголемувајќи ги нивните аналитички способности.
Сепак, создавањето и дотерувањето на овие финансиски LLM за да се постигне експертиза специфична за домен вклучува значителни инвестиции, што се одразува на релативно слабото присуство на такви модели на пазарот. И покрај цената и недостигот, моделите како FinBERT и FinGPT достапни на јавноста служат како клучни чекори кон демократизација на вештачката интелигенција во финансиите.
Со стратегии за дотерување, како што се стандардните и наставните методи, LLM за финансии стануваат сè повешти во обезбедувањето прецизни, контекстуално релевантни резултати што би можеле да направат револуција во финансиските советодавни, предвидливи анализи и следење на усогласеноста. Перформансите на фино подесените модели ги надминуваат генеричките модели, сигнализирајќи ја нивната неспоредлива корисност специфична за домен.
За сеопфатен преглед на трансформативната улога на генеративната вештачка интелигенција во финансиите, вклучувајќи ги сознанијата за FinGPT, BloombergGPT и нивните импликации за индустријата, размислете за истражување на деталната анализа дадена статија за „Генеративна вештачка интелигенција во финансии: FinGPT, BloombergGPT и Beyond".
Софтверско инженерство и програмирање
Софтвер и програмирање LLM
Во пејзажот на развој на софтвер и програмирање, моделите на големи јазици (LLMs) сакаат Кодекс на OpenAI табнин се појавија како трансформативни алатки. Овие модели им обезбедуваат на програмерите природен јазичен интерфејс и повеќејазично владеење, овозможувајќи им да пишуваат и преведуваат код со невидена ефикасност.
OpenAI Codex се издвојува со својот природен јазичен интерфејс и повеќејазичното владеење на различни програмски јазици, нудејќи подобрено разбирање на кодот. Неговиот модел на претплата овозможува флексибилно користење.
Tabnine го подобрува процесот на кодирање со интелигентно комплетирање на кодот, нудејќи бесплатна верзија за поединечни корисници и скалабилни опции за претплата за професионални и деловни потреби.
За офлајн употреба, моделот на Mistral AI може да се пофали со супериорни перформанси во задачите за кодирање во споредба со моделите Llama, што претставува оптимален избор за локално распоредување на LLM, особено за корисници со специфични перформанси и хардверски ресурси.
Како LLM базирани на облак Близнаци Про и GPT-4 обезбедуваат широк спектар на способности, со Близнаци Pro кој нуди мултимодални функционалности и GPT-4 кој се истакнува во сложените задачи. Изборот помеѓу локално и распоредување облак зависи од фактори како што се потребите за приспособливост, барањата за приватност на податоците, ограничувањата на трошоците и леснотијата на користење.
Pieces Copilot ја инкапсулира оваа флексибилност со обезбедување пристап до разновидни времиња на LLM, и базирани на облак и локални, осигурувајќи дека програмерите ги имаат вистинските алатки за поддршка на нивните задачи за кодирање, без оглед на барањата на проектот. Ова ги вклучува најновите понуди од OpenAI и Gemini моделите на Google, секој приспособен за специфични аспекти на развој на софтвер и програмирање.
Предизвици и најдобри практики
Иако потенцијалот на DSLM е огромен, нивниот развој и распоредување доаѓаат со уникатни предизвици кои мора да се решат за да се обезбеди нивна успешна и одговорна имплементација.
- Достапност и квалитет на податоците: Добивањето висококвалитетни збирки податоци специфични за домен е од клучно значење за обука на точни и сигурни DSLM. Прашањата како што се недостаток на податоци, пристрасност и бучава може значително да влијаат на перформансите на моделот.
- Компјутерски ресурси: Обучувањето на големи јазични модели, особено од нула, може да биде пресметковно интензивно, барајќи значителни пресметковни ресурси и специјализиран хардвер.
- Домен експертиза: Развивањето на DSLM бара соработка помеѓу експерти за вештачка интелигенција и специјалисти за домени за да се обезбеди прецизно претставување на знаењето и јазичните обрасци специфични за доменот.
- Етички размислувања: Како и со секој систем за вештачка интелигенција, DSLM мора да се развијат и распоредат со строги етички насоки, адресирање на проблеми како што се пристрасност, приватност и транспарентност.
За да се ублажат овие предизвици и да се обезбеди одговорен развој и распоредување на DSLM, од суштинско значење е да се усвојат најдобри практики, вклучувајќи:
- Подготовка на висококвалитетни збирки на податоци специфични за домен и користење техники како што се зголемување на податоците и пренос на учење за да се надмине недостигот на податоци.
- Искористување на дистрибуирани компјутерски и облак ресурси за справување со пресметковните барања за обука на големи јазични модели.
- Поттикнување на интердисциплинарна соработка помеѓу истражувачите на вештачката интелигенција, експертите за домени и засегнатите страни за да се обезбеди прецизно претставување на знаењето на доменот и усогласување со потребите на индустријата.
- Спроведување робусни рамки за евалуација и континуиран мониторинг за да се процени перформансите на моделот, да се идентификуваат предрасудите и да се обезбеди етичко и одговорно распоредување.
- Придржување кон регулативите и упатствата специфични за индустријата, како што се HIPAA за здравствена заштита или GDPR за приватност на податоците, за да се обезбеди усогласеност и заштита на чувствителните информации.
Заклучок
Подемот на јазични модели специфични за доменот означува значајна пресвртница во еволуцијата на вештачката интелигенција и нејзината интеграција во специјализирани домени. Со приспособување на јазичните модели на уникатните лингвистички обрасци и контексти на различни индустрии, DSLM уредите имаат потенцијал да го револуционизираат начинот на кој вештачката интелигенција комуницира и им служи на овие домени, зголемувајќи ја точноста, релевантноста и практичната примена.
Како што вештачката интелигенција продолжува да навлегува во различни сектори, побарувачката за DSLM само ќе расте, што ќе доведе до понатамошен напредок и иновации на ова поле. Со справување со предизвиците и усвојување на најдобри практики, организациите и истражувачите можат да го искористат целосниот потенцијал на овие специјализирани јазични модели, отклучувајќи нови граници во апликациите за вештачка интелигенција специфични за домен.
Иднината на вештачката интелигенција лежи во неговата способност да ги разбере и комуницира нијансите на специјализираните домени, а јазичните модели специфични за доменот го отвораат патот за поконтекстуализирана, точна и повлијателна интеграција на вештачката интелигенција низ индустриите.
