Algemene kunstmatige intelligentie
De opkomst van domeinspecifieke taalmodellen
Introductie
Het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP) en taalmodellen heeft de afgelopen jaren een opmerkelijke transformatie ondergaan, aangedreven door de komst van krachtige grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4, PaLM en Llama. Deze modellen, getraind op enorme datasets, hebben een indrukwekkend vermogen getoond om mensachtige tekst te begrijpen en te genereren, waardoor nieuwe mogelijkheden op verschillende domeinen worden ontsloten.
Naarmate AI-toepassingen echter diverse industrieën blijven binnendringen, is er een groeiende behoefte ontstaan aan taalmodellen die zijn afgestemd op specifieke domeinen en hun unieke taalkundige nuances. Maak kennis met domeinspecifieke taalmodellen, een nieuw soort AI-systemen die zijn ontworpen om taal te begrijpen en te genereren binnen de context van bepaalde industrieën of kennisgebieden. Deze gespecialiseerde aanpak belooft een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop AI interageert met en verschillende sectoren bedient, waardoor de nauwkeurigheid, relevantie en praktische toepassing van taalmodellen wordt vergroot.
Hieronder onderzoeken we de opkomst van domeinspecifieke taalmodellen, hun betekenis, de onderliggende mechanismen en toepassingen in de echte wereld in verschillende sectoren. We zullen ook praten over de uitdagingen en best practices die gepaard gaan met het ontwikkelen en implementeren van deze gespecialiseerde modellen, zodat u de kennis krijgt om hun volledige potentieel te benutten.
Wat zijn domeinspecifieke taalmodellen?
Domeinspecifieke taalmodellen (DSLM's) zijn een klasse AI-systemen die gespecialiseerd zijn in het begrijpen en genereren van taal binnen de context van een bepaald domein of een bepaalde sector. In tegenstelling tot algemene taalmodellen die zijn getraind op diverse datasets, worden DSLM's verfijnd of helemaal opnieuw getraind op domeinspecifieke gegevens, waardoor ze taal kunnen begrijpen en produceren die is afgestemd op de unieke terminologie, het jargon en de taalkundige patronen die in dat domein voorkomen.
Deze modellen zijn ontworpen om de kloof te overbruggen tussen algemene taalmodellen en de gespecialiseerde taalvereisten van verschillende sectoren, zoals de juridische sector, de financiële sector, de gezondheidszorg en wetenschappelijk onderzoek. Door gebruik te maken van domeinspecifieke kennis en contextueel inzicht kunnen DSLM’s nauwkeurigere en relevantere resultaten leveren, waardoor de efficiëntie en toepasbaarheid van AI-gestuurde oplossingen binnen deze domeinen worden verbeterd.
Achtergrond en betekenis van DSLM's
De oorsprong van DSLM's kan worden teruggevoerd op de beperkingen van taalmodellen voor algemene doeleinden wanneer deze worden toegepast op domeinspecifieke taken. Hoewel deze modellen uitblinken in het begrijpen en genereren van natuurlijke taal in brede zin, worstelen ze vaak met de nuances en complexiteiten van gespecialiseerde domeinen, wat leidt tot mogelijke onnauwkeurigheden of verkeerde interpretaties.
Naarmate AI-toepassingen steeds meer doordrongen in diverse industrieën, groeide de vraag naar op maat gemaakte taalmodellen die binnen specifieke domeinen effectief konden begrijpen en communiceren exponentieel. Deze behoefte, gekoppeld aan de beschikbaarheid van grote domeinspecifieke datasets en verbeteringen in natuurlijke taalverwerkingstechnieken, maakte de weg vrij voor de ontwikkeling van DSLM's.
Het belang van DSLM’s ligt in hun vermogen om de nauwkeurigheid, relevantie en praktische toepassing van AI-gestuurde oplossingen binnen gespecialiseerde domeinen te verbeteren. Door domeinspecifieke taal nauwkeurig te interpreteren en te genereren, kunnen deze modellen effectievere communicatie-, analyse- en besluitvormingsprocessen mogelijk maken, waardoor uiteindelijk de efficiëntie en productiviteit in verschillende sectoren kan worden vergroot.
Hoe domeinspecifieke taalmodellen werken
DSLM's zijn doorgaans gebouwd op de basis van grote taalmodellen, die vooraf zijn getraind op grote hoeveelheden algemene tekstuele gegevens. De belangrijkste onderscheidende factor ligt echter in het proces van verfijning of herscholing, waarbij deze modellen verder worden getraind op domeinspecifieke datasets, waardoor ze zich kunnen specialiseren in de taalpatronen, terminologie en context van bepaalde industrieën.
Er zijn twee primaire benaderingen voor het ontwikkelen van DSLM's:
- Het verfijnen van bestaande taalmodellen: Bij deze aanpak wordt een vooraf getraind taalmodel voor algemene doeleinden verfijnd op basis van domeinspecifieke gegevens. De gewichten van het model worden aangepast en geoptimaliseerd om de taalkundige patronen en nuances van het doeldomein vast te leggen. Deze methode maakt gebruik van de bestaande kennis en mogelijkheden van het basismodel en past het aan het specifieke domein aan.
- Trainen vanaf nul: Als alternatief kunnen DSLM's volledig opnieuw worden getraind met behulp van domeinspecifieke datasets. Deze aanpak omvat het bouwen van een taalmodelarchitectuur en het trainen ervan op een enorm corpus van domeinspecifieke tekst, waardoor het model de fijne kneepjes van de taal van het domein rechtstreeks uit de gegevens kan leren.
Ongeacht de aanpak houdt het trainingsproces voor DSLM's in dat het model wordt blootgesteld aan grote hoeveelheden domeinspecifieke tekstuele gegevens, zoals academische artikelen, juridische documenten, financiële rapporten of medische dossiers. Geavanceerde technieken zoals transfer learning, retrieval-augmented generatie en prompt engineering worden vaak gebruikt om de prestaties van het model te verbeteren en aan te passen aan het doeldomein.
Real-World toepassingen van domeinspecifieke taalmodellen
De opkomst van DSLM’s heeft een groot aantal toepassingen in verschillende sectoren ontsloten, waardoor een revolutie teweeg is gebracht in de manier waarop AI interageert met gespecialiseerde domeinen en deze bedient. Hier zijn enkele opmerkelijke voorbeelden:
Juridisch domein
Law LLM-assistent SaulLM-7B
Gelijk.ai een AI-bedrijf zeer onlangs heeft geïntroduceerd SaulLM-7B, het eerste open-source grote taalmodel dat expliciet is toegesneden op het juridische domein.
Het rechtsgebied vormt een unieke uitdaging voor taalmodellen vanwege de ingewikkelde syntaxis, gespecialiseerde woordenschat en domeinspecifieke nuances. Juridische teksten, zoals contracten, rechterlijke beslissingen en statuten, worden gekenmerkt door een duidelijke taalkundige complexiteit die een diepgaand begrip van de juridische context en terminologie vereist.
SaulLM-7B is een taalmodel met 7 miljard parameters, ontworpen om de juridische taalbarrière te overwinnen. Het ontwikkelingsproces van het model omvat twee cruciale fasen: juridische voortgezette vooropleiding en verfijning van juridische instructies.
- Juridische Vooropleiding: De basis van SaulLM-7B is gebouwd op de Mistral 7B-architectuur, een krachtig open-source taalmodel. Het team van Equall.ai erkende echter de noodzaak van gespecialiseerde training om de juridische mogelijkheden van het model te vergroten. Om dit te bereiken hebben ze een uitgebreid corpus van juridische teksten samengesteld, bestaande uit meer dan 30 miljard tokens uit verschillende rechtsgebieden, waaronder de Verenigde Staten, Canada, het Verenigd Koninkrijk, Europa en Australië.
Door het model tijdens de pre-trainingsfase bloot te stellen aan deze enorme en diverse juridische dataset, ontwikkelde SaulLM-7B een diep inzicht in de nuances en complexiteiten van juridisch taalgebruik. Dankzij deze aanpak kon het model de unieke taalkundige patronen, terminologieën en contexten vastleggen die gangbaar zijn in het juridische domein, waardoor de weg werd geëffend voor uitzonderlijke prestaties op het gebied van juridische taken.
- Juridische instructie Scherpstellen: Hoewel vooropleiding op het gebied van juridische gegevens van cruciaal belang is, is deze vaak niet voldoende om naadloze interactie en taakvoltooiing voor taalmodellen mogelijk te maken. Om deze uitdaging aan te gaan, heeft het team van Equall.ai een nieuwe instructiemethode voor verfijning gebruikt die gebruikmaakt van juridische datasets om de mogelijkheden van SaulLM-7B verder te verfijnen.
Het proces voor het verfijnen van de instructies omvatte twee belangrijke componenten: generieke instructies en juridische instructies.
Bij evaluatie op basis van de LegalBench-Instruct-benchmark, een uitgebreide reeks juridische taken, heeft SaulLM-7B-Instruct (de op instructies afgestemde variant) een nieuwe state-of-the-art ontwikkeld, die het beste open-source-instructiemodel met een aanzienlijke voorsprong overtreft. 11% relatieve verbetering.
Bovendien onthulde een gedetailleerde analyse van de prestaties van SaulLM-7B-Instruct zijn superieure capaciteiten op het gebied van vier belangrijke juridische vaardigheden: het opsporen van problemen, het herinneren van regels, interpretatie en het begrijpen van retoriek. Deze gebieden vereisen een diepgaand begrip van juridische expertise, en de dominantie van SaulLM-7B-Instruct op deze domeinen is een bewijs van de kracht van zijn gespecialiseerde training.
De implicaties van het succes van SaulLM-7B reiken veel verder dan academische benchmarks. Door de kloof tussen natuurlijke taalverwerking en het juridische domein te overbruggen, heeft dit baanbrekende model het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop juridische professionals complex juridisch materiaal navigeren en interpreteren.
Biomedische en gezondheidszorg
GatorTron, Codex-Med, Galactica en Med-PaLM LLM
Hoewel LLM's voor algemene doeleinden opmerkelijke capaciteiten hebben getoond bij het begrijpen en genereren van natuurlijke taal, vereisen de complexiteit en nuances van medische terminologie, klinische aantekeningen en gezondheidszorggerelateerde inhoud gespecialiseerde modellen die zijn getraind op relevante gegevens.
In de voorhoede hiervan lopen initiatieven als GatorTron, Codex-Med, Galactica en Med-PaLM, die elk aanzienlijke vooruitgang boeken bij de ontwikkeling van LLM's die expliciet zijn ontworpen voor toepassingen in de gezondheidszorg.
GatorTron: De weg vrijmaken voor klinische LLM's GatorTron, een vroege nieuwkomer op het gebied van LLM's in de gezondheidszorg, werd ontwikkeld om te onderzoeken hoe systemen die gebruik maken van ongestructureerde elektronische medische dossiers (EPD's) kunnen profiteren van klinische LLM's met miljarden parameters. GatorTron is helemaal opnieuw getraind met meer dan 90 miljard tokens, waaronder meer dan 82 miljard woorden aan geanonimiseerde klinische tekst, en heeft significante verbeteringen aangetoond in verschillende klinische taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP), zoals extractie van klinische concepten, extractie van medische relaties en semantische tekstuele gelijkenis. , medische gevolgtrekking uit natuurlijke taal en het beantwoorden van medische vragen.
Codex-Med: Onderzoek naar GPT-3 voor de gezondheidszorg QA Hoewel er geen nieuwe LLM werd geïntroduceerd, onderzocht de Codex-Med-studie de effectiviteit van GPT-3.5-modellen, met name Codex en InstructGPT, bij het beantwoorden en redeneren over medische vragen uit de echte wereld. Door gebruik te maken van technieken als ‘chain of thought prompting’ en ‘retrieval augmentation’ behaalde Codex-Med prestaties op menselijk niveau op benchmarks als USMLE, MedMCQA en PubMedQA. Deze studie benadrukte het potentieel van algemene LLM's voor QA-taken in de gezondheidszorg met de juiste aansporing en uitbreiding.
Galactica: Een doelbewust ontworpen LLM voor wetenschappelijke kennis Galactica, ontwikkeld door Anthropic, onderscheidt zich als een doelbewust ontworpen LLM gericht op het opslaan, combineren en redeneren van wetenschappelijke kennis, inclusief gezondheidszorg. In tegenstelling tot andere LLM's die zijn getraind op niet-gecureerde webgegevens, bestaat het trainingscorpus van Galactica uit 106 miljard tokens uit hoogwaardige bronnen, zoals papieren, referentiemateriaal en encyclopedieën. Geëvalueerd op taken als PubMedQA, MedMCQA en USMLE, liet Galactica indrukwekkende resultaten zien, waarbij het de allernieuwste prestaties op verschillende benchmarks overtrof.
Med-PaLM: Taalmodellen afstemmen op het medische domein Med-PaLM, een variant van de krachtige PaLM LLM, maakt gebruik van een nieuwe aanpak genaamd instructiepromptafstemming om taalmodellen af te stemmen op het medische domein. Door een zachte prompt als initieel voorvoegsel te gebruiken, gevolgd door taakspecifieke, door mensen ontworpen aanwijzingen en voorbeelden, behaalde Med-PaLM indrukwekkende resultaten op benchmarks zoals MultiMedQA, die datasets omvat zoals LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE en HealthSearchQA.
Hoewel deze inspanningen aanzienlijke vooruitgang hebben geboekt, wordt de ontwikkeling en inzet van LLM's in de gezondheidszorg met verschillende uitdagingen geconfronteerd. Het waarborgen van de gegevenskwaliteit, het aanpakken van mogelijke vooroordelen en het handhaven van strikte privacy- en veiligheidsnormen voor gevoelige medische gegevens zijn de grootste zorgen.
Bovendien vereisen de complexiteit van medische kennis en de hoge inzet die bij toepassingen in de gezondheidszorg betrokken zijn, strenge evaluatiekaders en menselijke evaluatieprocessen. De Med-PaLM-studie introduceerde een alomvattend raamwerk voor menselijke evaluatie, waarbij aspecten als wetenschappelijke consensus, bewijs van correcte redenering en de mogelijkheid van schade werden beoordeeld, waarbij het belang van dergelijke raamwerken voor het creëren van veilige en betrouwbare LLM's werd benadrukt.
Finance and Banking
Financiën LLM
Financiële LLM's zoals BloombergGPT, FinBERT en FinGPT maken gebruik van gespecialiseerde training over uitgebreide financiële datasets om opmerkelijke nauwkeurigheid te bereiken bij het analyseren van financiële teksten, het verwerken van gegevens en het bieden van inzichten die een weerspiegeling zijn van deskundige menselijke analyses. BloombergGPT, met zijn parametergrootte van 50 miljard, is bijvoorbeeld verfijnd op een mix van bedrijfseigen financiële gegevens, en belichaamt een hoogtepunt aan financiële NLP-taken.
Deze modellen zijn niet alleen cruciaal bij het automatiseren van routinematige financiële analyses en rapportages, maar ook bij het bevorderen van complexe taken zoals fraudedetectie, risicobeheer en algoritmische handel. De integratie van Retrieval-augmented generatie (RAG) met deze modellen verrijkt hen met de capaciteit om aanvullende financiële gegevensbronnen aan te trekken, waardoor hun analytische mogelijkheden worden vergroot.
Het creëren en verfijnen van deze financiële LLM's om domeinspecifieke expertise te bereiken vergt echter aanzienlijke investeringen, wat tot uiting komt in de relatief schaarse aanwezigheid van dergelijke modellen op de markt. Ondanks de kosten en schaarste dienen de voor het publiek beschikbare modellen als FinBERT en FinGPT als cruciale stappen in de richting van het democratiseren van AI in de financiële wereld.
Met het verfijnen van strategieën zoals standaard- en instructiemethoden worden financiële LLM's steeds bedrevener in het leveren van nauwkeurige, contextueel relevante resultaten die een revolutie teweeg kunnen brengen in financieel advies, voorspellende analyses en toezicht op de naleving. De prestaties van de verfijnde modellen overtreffen generieke modellen, wat hun ongeëvenaarde domeinspecifieke bruikbaarheid aangeeft.
Voor een uitgebreid overzicht van de transformatieve rol van generatieve AI in de financiële wereld, inclusief inzichten over FinGPT, BloombergGPT en hun implicaties voor de sector, kunt u overwegen het gedetailleerde analyseartikel over “Generatieve AI in de financiële wereld: FinGPT, BloombergGPT en verder'.
Software-engineering en programmering
Software en programmering LLM
In het landschap van softwareontwikkeling en programmeren houden grote taalmodellen (LLM's) van OpenAI's Codex en tabnine zijn uitgegroeid tot transformatieve instrumenten. Deze modellen bieden ontwikkelaars een natuurlijke taalinterface en meertalige vaardigheid, waardoor ze code met ongekende efficiëntie kunnen schrijven en vertalen.
OpenAI Codex onderscheidt zich door zijn natuurlijke taalinterface en meertalige vaardigheid in verschillende programmeertalen, waardoor een beter begrip van de code wordt geboden. Het abonnementsmodel maakt flexibel gebruik mogelijk.
Tabnine verbetert het codeerproces met intelligente codeaanvulling en biedt een gratis versie voor individuele gebruikers en schaalbare abonnementsopties voor professionele en zakelijke behoeften.
Voor offline gebruik biedt het Mistral AI-model superieure prestaties bij codeertaken in vergelijking met Llama-modellen, wat een optimale keuze biedt voor lokale LLM-implementatie, vooral voor gebruikers met specifieke overwegingen op het gebied van prestaties en hardwarebronnen.
Cloudgebaseerde LLM's houden van Gemini Pro en GPT-4 bieden een breed spectrum aan mogelijkheden Gemini Pro biedt multimodale functionaliteiten en GPT-4 die uitblinkt in complexe taken. De keuze tussen lokale en cloud-implementatie hangt af van factoren zoals schaalbaarheidsbehoeften, vereisten voor gegevensprivacy, kostenbeperkingen en gebruiksgemak.
Pieces Copilot vat deze flexibiliteit samen door toegang te bieden tot een verscheidenheid aan LLM-runtimes, zowel cloudgebaseerd als lokaal, waardoor ontwikkelaars over de juiste tools beschikken om hun codeertaken te ondersteunen, ongeacht de projectvereisten. Dit omvat het nieuwste aanbod van OpenAI en de Gemini-modellen van Google, elk afgestemd op specifieke aspecten van softwareontwikkeling en -programmering.
Uitdagingen en best practices
Hoewel het potentieel van DSLM’s enorm is, brengen de ontwikkeling en implementatie ervan unieke uitdagingen met zich mee die moeten worden aangepakt om een succesvolle en verantwoorde implementatie ervan te garanderen.
- Beschikbaarheid en kwaliteit van gegevens: Het verkrijgen van hoogwaardige, domeinspecifieke datasets is cruciaal voor het trainen van nauwkeurige en betrouwbare DSLM's. Kwesties zoals dataschaarste, bias en ruis kunnen de prestaties van modellen aanzienlijk beïnvloeden.
- Computationele bronnen: Het trainen van grote taalmodellen, vooral vanaf het begin, kan rekenintensief zijn en aanzienlijke rekenmiddelen en gespecialiseerde hardware vereisen.
- Domeindeskundigheid: Het ontwikkelen van DSLM’s vereist samenwerking tussen AI-experts en domeinspecialisten om de nauwkeurige weergave van domeinspecifieke kennis en taalpatronen te garanderen.
- Ethische overwegingen: Zoals bij elk AI-systeem moeten DSLM’s worden ontwikkeld en ingezet volgens strikte ethische richtlijnen, waarbij kwesties als vooringenomenheid, privacy en transparantie worden aangepakt.
Om deze uitdagingen het hoofd te bieden en de verantwoorde ontwikkeling en inzet van DSLM’s te garanderen, is het essentieel om best practices toe te passen, waaronder:
- Het samenstellen van domeinspecifieke datasets van hoge kwaliteit en het gebruik van technieken zoals data-augmentatie en transfer learning om dataschaarste te overwinnen.
- Gebruikmaken van gedistribueerde computer- en cloudbronnen om aan de rekenvereisten van het trainen van grote taalmodellen te voldoen.
- Het bevorderen van interdisciplinaire samenwerking tussen AI-onderzoekers, domeinexperts en belanghebbenden om een nauwkeurige weergave van domeinkennis en afstemming op de behoeften van de industrie te garanderen.
- Het implementeren van robuuste evaluatiekaders en voortdurende monitoring om de prestaties van modellen te beoordelen, vooroordelen te identificeren en ethische en verantwoorde implementatie te garanderen.
- Het naleven van branchespecifieke regelgeving en richtlijnen, zoals HIPAA voor de gezondheidszorg of GDPR voor gegevensprivacy, om naleving te garanderen en gevoelige informatie te beschermen.
Conclusie
De opkomst van domeinspecifieke taalmodellen markeert een belangrijke mijlpaal in de evolutie van AI en de integratie ervan in gespecialiseerde domeinen. Door taalmodellen af te stemmen op de unieke taalpatronen en contexten van verschillende industrieën, hebben DSLM’s het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop AI met deze domeinen interageert en deze bedient, waardoor de nauwkeurigheid, relevantie en praktische toepassing worden vergroot.
Naarmate AI diverse sectoren blijft doordringen, zal de vraag naar DSLM’s alleen maar groeien, wat verdere vooruitgang en innovaties op dit gebied zal stimuleren. Door de uitdagingen aan te pakken en best practices toe te passen, kunnen organisaties en onderzoekers het volledige potentieel van deze gespecialiseerde taalmodellen benutten, waardoor nieuwe grenzen worden ontsloten in domeinspecifieke AI-toepassingen.
De toekomst van AI ligt in het vermogen om de nuances van gespecialiseerde domeinen te begrijpen en te communiceren, en domeinspecifieke taalmodellen maken de weg vrij voor een meer gecontextualiseerde, nauwkeurige en impactvolle integratie van AI in verschillende sectoren.
