Sztuczna inteligencja ogólna
Powstanie modeli językowych specyficznych dla domeny
Wprowadzenie
W ostatnich latach dziedzina przetwarzania języka naturalnego (NLP) i modeli językowych przeszła niezwykłą transformację, napędzaną pojawieniem się potężnych dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT-4, PaLM i Lama. Modele te, wyszkolone na ogromnych zbiorach danych, wykazały imponującą zdolność rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego, otwierając nowe możliwości w różnych dziedzinach.
Jednakże w miarę jak zastosowania sztucznej inteligencji w dalszym ciągu penetrują różne branże, pojawiło się rosnące zapotrzebowanie na modele językowe dostosowane do konkretnych dziedzin i ich unikalnych niuansów językowych. Wprowadź modele językowe specyficzne dla domeny, nowy rodzaj systemów sztucznej inteligencji zaprojektowanych do rozumienia i generowania języka w kontekście określonych branż lub obszarów wiedzy. To specjalistyczne podejście może zrewolucjonizować sposób, w jaki sztuczna inteligencja wchodzi w interakcję z różnymi sektorami i obsługuje je, podnosząc dokładność, trafność i praktyczne zastosowanie modeli językowych.
Poniżej przeanalizujemy rozwój modeli językowych specyficznych dla danej domeny, ich znaczenie, leżącą u ich podstaw mechanikę i zastosowania w świecie rzeczywistym w różnych branżach. Porozmawiamy również o wyzwaniach i najlepszych praktykach związanych z opracowywaniem i wdrażaniem tych wyspecjalizowanych modeli, wyposażając Cię w wiedzę niezbędną do wykorzystania ich pełnego potencjału.
Co to są modele językowe specyficzne dla domeny?
Modele językowe specyficzne dla domeny (DSLM) to klasa systemów sztucznej inteligencji, które specjalizują się w rozumieniu i generowaniu języka w kontekście określonej domeny lub branży. W przeciwieństwie do modeli języków ogólnego przeznaczenia szkolonych na różnych zbiorach danych, DSLM są dostrajane lub szkolone od podstaw na danych specyficznych dla domeny, umożliwiając im zrozumienie i tworzenie języka dostosowanego do unikalnej terminologii, żargonu i wzorców językowych dominujących w tej domenie.
Modele te mają na celu wypełnienie luki pomiędzy ogólnymi modelami języka a wymaganiami języków specjalistycznych różnych branż, takich jak prawo, finanse, opieka zdrowotna i badania naukowe. Wykorzystując wiedzę specjalistyczną w danej dziedzinie i zrozumienie kontekstu, DSLM mogą dostarczać dokładniejsze i trafniejsze wyniki, zwiększając wydajność i zastosowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w tych dziedzinach.
Tło i znaczenie DSLM
Początków DSLM można doszukiwać się w ograniczeniach modeli języków ogólnego przeznaczenia stosowanych do zadań specyficznych dla domeny. Chociaż modele te przodują w rozumieniu i generowaniu języka naturalnego w szerokim znaczeniu, często borykają się z niuansami i złożonością wyspecjalizowanych dziedzin, co prowadzi do potencjalnych niedokładności lub błędnych interpretacji.
W miarę jak zastosowania sztucznej inteligencji w coraz większym stopniu przenikały do różnych branż, zapotrzebowanie na dostosowane modele językowe, które mogłyby skutecznie rozumieć i komunikować się w określonych domenach, wzrosło wykładniczo. Potrzeba ta, w połączeniu z dostępnością dużych zbiorów danych specyficznych dla domeny i postępem w technikach przetwarzania języka naturalnego, utorowała drogę do rozwoju DSLM.
Znaczenie DSLM polega na ich zdolności do zwiększania dokładności, przydatności i praktycznego zastosowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w wyspecjalizowanych dziedzinach. Dzięki dokładnej interpretacji i generowaniu języka specyficznego dla danej dziedziny modele te mogą ułatwić skuteczniejszą komunikację, analizę i procesy podejmowania decyzji, ostatecznie zwiększając wydajność i produktywność w różnych branżach.
Jak działają modele językowe specyficzne dla domeny
DSLM są zazwyczaj zbudowane w oparciu o duże modele językowe, które są wstępnie szkolone na ogromnych ilościach ogólnych danych tekstowych. Jednak kluczowa różnica polega na procesie dostrajania lub przekwalifikowania, podczas którego modele te są dalej szkolone na zbiorach danych specyficznych dla domeny, co pozwala im specjalizować się we wzorcach językowych, terminologii i kontekście poszczególnych branż.
Istnieją dwa podstawowe podejścia do tworzenia DSLM:
- Dostrajanie istniejących modeli językowych: W tym podejściu wstępnie wytrenowany model języka ogólnego przeznaczenia jest dostrajany na podstawie danych specyficznych dla domeny. Wagi modelu są dostosowywane i optymalizowane w celu uchwycenia wzorców językowych i niuansów domeny docelowej. Metoda ta wykorzystuje istniejącą wiedzę i możliwości modelu bazowego, dostosowując go do konkretnej dziedziny.
- Szkolenie od podstaw: Alternatywnie DSLM można trenować całkowicie od podstaw przy użyciu zestawów danych specyficznych dla domeny. Podejście to polega na budowaniu architektury modelu językowego i trenowaniu jej na ogromnym zbiorze tekstów specyficznych dla domeny, umożliwiając modelowi poznanie zawiłości języka domeny bezpośrednio z danych.
Niezależnie od podejścia proces uczenia DSLM obejmuje wystawienie modelu na działanie dużych ilości danych tekstowych specyficznych dla domeny, takich jak artykuły akademickie, dokumenty prawne, raporty finansowe lub dokumentacja medyczna. Zaawansowane techniki, takie jak uczenie się transferu, generowanie wspomagane wyszukiwaniem i szybka inżynieria są często stosowane w celu zwiększenia wydajności modelu i dostosowania go do domeny docelowej.
Zastosowania w świecie rzeczywistym modeli językowych specyficznych dla domeny
Rozwój DSLM otworzył wiele zastosowań w różnych branżach, rewolucjonizując sposób, w jaki sztuczna inteligencja wchodzi w interakcję z wyspecjalizowanymi domenami i je obsługuje. Oto kilka godnych uwagi przykładów:
Domena prawna
Asystent prawa LLM SaulLM-7B
Równe.ai firma zajmująca się sztuczną inteligencją wprowadziła niedawno SaulLM-7B, pierwszy wielkojęzykowy model o otwartym kodzie źródłowym, dostosowany specjalnie do dziedziny prawniczej.
Dziedzina prawa stanowi wyjątkowe wyzwanie dla modeli językowych ze względu na skomplikowaną składnię, specjalistyczne słownictwo i niuanse specyficzne dla danej dziedziny. Teksty prawne, takie jak umowy, orzeczenia sądowe i ustawy, charakteryzują się wyraźną złożonością językową, która wymaga głębokiego zrozumienia kontekstu prawnego i terminologii.
SaulLM-7B to model językowy zawierający 7 miliardów parametrów, stworzony w celu pokonania prawnej bariery językowej. Proces opracowywania modelu obejmuje dwa krytyczne etapy: ciągłe wstępne szkolenie prawne i doskonalenie instrukcji prawnych.
- Legalne kontynuacja szkolenia wstępnego: Podstawa SaulLM-7B opiera się na architekturze Mistral 7B, potężnym modelu języka open source. Jednak zespół Equall.ai dostrzegł potrzebę specjalistycznego szkolenia w celu zwiększenia możliwości prawnych modelki. Aby to osiągnąć, stworzyli obszerny zbiór tekstów prawnych obejmujący ponad 30 miliardów tokenów z różnych jurysdykcji, w tym ze Stanów Zjednoczonych, Kanady, Wielkiej Brytanii, Europy i Australii.
Wystawiając model na działanie tego ogromnego i różnorodnego zbioru danych prawnych na etapie wstępnego szkolenia, SaulLM-7B pozwolił sobie na głębokie zrozumienie niuansów i złożoności języka prawniczego. Takie podejście umożliwiło modelowi uchwycenie unikalnych wzorców językowych, terminologii i kontekstów powszechnych w dziedzinie prawa, przygotowując grunt pod wyjątkową wydajność w zadaniach prawnych.
- Instrukcja prawna Strojenie: Chociaż wstępne szkolenie w oparciu o dane prawne jest kluczowe, często nie wystarcza, aby umożliwić płynną interakcję i realizację zadań w przypadku modeli językowych. Aby stawić czoła temu wyzwaniu, zespół Equall.ai zastosował nowatorską metodę dostrajania instrukcji, która wykorzystuje legalne zbiory danych w celu dalszego udoskonalenia możliwości SaulLM-7B.
Proces dostrajania instrukcji obejmował dwa kluczowe elementy: instrukcje ogólne i instrukcje prawne.
Oceniany w teście porównawczym LegalBench-Instruct, kompleksowym zestawie zadań prawnych, SaulLM-7B-Instruct (wariant dostosowany do instrukcji) ustanowił nowy, najnowocześniejszy model instrukcji, przewyższający o znaczną przewagę najlepszy model instrukcji typu open source Względna poprawa o 11%.
Co więcej, szczegółowa analiza działania SaulLM-7B-Instruct ujawniła jego doskonałe możliwości w zakresie czterech podstawowych umiejętności prawnych: rozpoznawania problemów, przypominania o zasadach, interpretacji i rozumienia retoryki. Obszary te wymagają głębokiego zrozumienia wiedzy prawniczej, a dominacja firmy SaulLM-7B-Instruct w tych dziedzinach jest świadectwem siły jej specjalistycznego szkolenia.
Konsekwencje sukcesu SaulLM-7B wykraczają daleko poza standardy akademickie. Wypełniając lukę między przetwarzaniem języka naturalnego a dziedziną prawa, ten pionierski model może zrewolucjonizować sposób, w jaki prawnicy poruszają się i interpretują złożony materiał prawniczy.
Biomedycyna i opieka zdrowotna
GatorTron, Codex-Med, Galactica i Med-PaLM LLM
Chociaż LLM ogólnego przeznaczenia wykazały niezwykłe możliwości w rozumieniu i generowaniu języka naturalnego, złożoność i niuanse terminologii medycznej, notatek klinicznych i treści związanych z opieką zdrowotną wymagają wyspecjalizowanych modeli przeszkolonych na odpowiednich danych.
Na czele tego stoją inicjatywy takie jak GatorTron, Codex-Med, Galactica i Med-PaLM, z których każda poczyniła znaczące postępy w opracowywaniu LLM specjalnie zaprojektowanych do zastosowań w opiece zdrowotnej.
GatorTron: Torowanie drogi dla klinicznych LLM GatorTron, pionier w dziedzinie LLM w opiece zdrowotnej, został opracowany w celu zbadania, w jaki sposób systemy wykorzystujące nieustrukturyzowaną elektroniczną dokumentację medyczną (EHR) mogłyby skorzystać z klinicznych LLM zawierających miliardy parametrów. Przeszkolony od podstaw na ponad 90 miliardach tokenów, w tym ponad 82 miliardach słów niezidentyfikowanego tekstu klinicznego, GatorTron wykazał znaczną poprawę w różnych zadaniach klinicznego przetwarzania języka naturalnego (NLP), takich jak ekstrakcja koncepcji klinicznych, ekstrakcja relacji medycznych, podobieństwo tekstu semantycznego , wnioskowanie w medycznym języku naturalnym i odpowiadanie na pytania medyczne.
Codex-Med: Badanie GPT-3 na potrzeby zapewniania jakości w opiece zdrowotnej W badaniu Codex-Med nie wprowadzając nowego LLM, zbadano skuteczność modeli GPT-3.5, w szczególności Codex i InstructGPT, w odpowiadaniu i uzasadnianiu rzeczywistych pytań medycznych. Wykorzystując techniki takie jak podpowiadanie na podstawie łańcucha myślowego i wspomaganie wyszukiwania, firma Codex-Med osiągnęła wydajność na poziomie ludzkim w testach porównawczych takich jak USMLE, MedMCQA i PubMedQA. Badanie to podkreśliło potencjał ogólnych programów LLM w zakresie zadań związanych z zapewnieniem jakości w służbie zdrowia przy odpowiednim wspieraniu i wzmacnianiu.
Galactica: Celowo zaprojektowany LLM dla wiedzy naukowej Galactica, opracowany przez Anthropic, wyróżnia się jako celowo zaprojektowane narzędzie LLM mające na celu przechowywanie, łączenie i wnioskowanie na temat wiedzy naukowej, w tym opieki zdrowotnej. W przeciwieństwie do innych LLM przeszkolonych na niesprawdzonych danych internetowych, korpus szkoleniowy Galactica składa się ze 106 miliardów tokenów pochodzących z wysokiej jakości źródeł, takich jak artykuły, materiały referencyjne i encyklopedie. Oceniana pod kątem zadań takich jak PubMedQA, MedMCQA i USMLE, Galactica wykazała imponujące wyniki, przewyższając najnowocześniejszą wydajność w kilku testach porównawczych.
Med-PaLM: Dostosowanie modeli językowych do domeny medycznej Med-PaLM, wariant potężnego PaLM LLM, wykorzystuje nowatorskie podejście zwane strojeniem podpowiedzi instrukcji w celu dostosowania modeli językowych do domeny medycznej. Dzięki zastosowaniu podpowiedzi programowych jako początkowego przedrostka, po których następują podpowiedzi i przykłady opracowane przez człowieka dotyczące konkretnego zadania, Med-PaLM osiągnął imponujące wyniki w testach porównawczych, takich jak MultiMedQA, które obejmują zestawy danych, takie jak LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE i HealthSearchQA.
Chociaż wysiłki te poczyniły znaczne postępy, rozwój i wdrażanie LLM w opiece zdrowotnej stoi przed kilkoma wyzwaniami. Do głównych obaw należy zapewnienie jakości danych, wyeliminowanie potencjalnych błędów systematycznych oraz utrzymanie rygorystycznych standardów prywatności i bezpieczeństwa wrażliwych danych medycznych.
Ponadto złożoność wiedzy medycznej i wysokie stawki związane z zastosowaniami w opiece zdrowotnej wymagają rygorystycznych ram oceny i procesów oceny przez człowieka. W badaniu Med-PaLM wprowadzono kompleksowe ramy oceny u ludzi, oceniając takie aspekty, jak konsensus naukowy, dowody na prawidłowe rozumowanie i możliwość wyrządzenia szkody, podkreślając znaczenie takich ram dla tworzenia bezpiecznych i godnych zaufania LLM.
Finanse i Bankowość
Finanse LLM
Finanse LLM, takie jak BloombergGPT, FinBERT i FinGPT, korzystają ze specjalistycznych szkoleń dotyczących obszernych zbiorów danych związanych z finansami, aby osiągnąć niezwykłą dokładność w analizowaniu tekstów finansowych, przetwarzaniu danych i oferowaniu spostrzeżeń odzwierciedlających analizę ekspercką przeprowadzaną przez ludzi. Na przykład BloombergGPT, ze swoim rozmiarem parametrów wynoszącym 50 miliardów, jest dostrajany na podstawie zestawu zastrzeżonych danych finansowych, co stanowi szczyt zadań finansowych NLP.
Modele te odgrywają kluczową rolę nie tylko w automatyzacji rutynowych analiz finansowych i raportowania, ale także w realizacji złożonych zadań, takich jak wykrywanie oszustw, zarządzanie ryzykiem i handel algorytmiczny. Integracja Generacja rozszerzona o odzyskiwanie (RAG) dzięki tym modelom wzbogaca je o możliwość pozyskiwania dodatkowych źródeł danych finansowych, zwiększając ich możliwości analityczne.
Jednakże tworzenie i dostosowywanie tych finansowych programów LLM w celu uzyskania wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie wymaga znacznych inwestycji, co odzwierciedla się w stosunkowo niewielkiej obecności takich modeli na rynku. Pomimo kosztów i niedoborów dostępne publicznie modele takie jak FinBERT i FinGPT stanowią kluczowy krok w kierunku demokratyzacji sztucznej inteligencji w finansach.
Dzięki strategiom dostrajania, takim jak metody standardowe i instruktażowe, instytucje finansowe LLM stają się coraz bardziej skuteczne w dostarczaniu precyzyjnych, odpowiednich kontekstowo wyników, które mogą zrewolucjonizować doradztwo finansowe, analizę predykcyjną i monitorowanie zgodności. Wydajność dopracowanych modeli przewyższa modele ogólne, sygnalizując ich niezrównaną użyteczność specyficzną dla domeny.
Aby uzyskać kompleksowy przegląd transformacyjnej roli generatywnej sztucznej inteligencji w finansach, w tym spostrzeżenia na temat FinGPT, BloombergGPT i ich konsekwencji dla branży, rozważ zapoznanie się ze szczegółową analizą zawartą w artykule na temat „Generatywna sztuczna inteligencja w finansach: FinGPT, BloombergGPT i nie tylko".
Inżynieria oprogramowania i programowanie
Oprogramowanie i programowanie LLM
W krajobrazie tworzenia i programowania oprogramowania, duże modele językowe (LLM) lubią Kodeks OpenAI i Tabnina stały się narzędziami transformacyjnymi. Modele te zapewniają programistom interfejs w języku naturalnym i biegłość w posługiwaniu się wieloma językami, umożliwiając im pisanie i tłumaczenie kodu z niespotykaną dotąd wydajnością.
OpenAI Codex wyróżnia się interfejsem w języku naturalnym i wielojęzyczną znajomością różnych języków programowania, oferując lepsze zrozumienie kodu. Model abonamentowy pozwala na elastyczne wykorzystanie.
Tabnine usprawnia proces kodowania dzięki inteligentnemu uzupełnianiu kodu, oferując bezpłatną wersję dla użytkowników indywidualnych i skalowalne opcje subskrypcji dla potrzeb profesjonalnych i korporacyjnych.
Do użytku w trybie offline model Mistral AI może pochwalić się doskonałą wydajnością w zadaniach kodowania w porównaniu z modelami Llama, stanowiąc optymalny wybór do lokalnego wdrożenia LLM, szczególnie dla użytkowników o określonych wymaganiach dotyczących wydajności i zasobów sprzętowych.
Oparte na chmurze LLM, takie jak Gemini Pro i GPT-4 zapewniają szerokie spektrum możliwości, m.in Gemini Pro oferujący funkcjonalności multimodalne i GPT-4 doskonale radzący sobie ze złożonymi zadaniami. Wybór między wdrożeniem lokalnym a wdrożeniem w chmurze zależy od takich czynników, jak potrzeby w zakresie skalowalności, wymagania dotyczące prywatności danych, ograniczenia kosztowe i łatwość obsługi.
Pieces Copilot ucieleśnia tę elastyczność, zapewniając dostęp do różnych środowisk wykonawczych LLM, zarówno w chmurze, jak i lokalnie, zapewniając programistom odpowiednie narzędzia do wspierania ich zadań związanych z kodowaniem, niezależnie od wymagań projektu. Obejmuje to najnowsze oferty modeli OpenAI i Gemini firmy Google, każdy dostosowany do konkretnych aspektów tworzenia oprogramowania i programowania.
Wyzwania i najlepsze praktyki
Chociaż potencjał DSLM jest ogromny, ich rozwój i wdrażanie wiąże się z wyjątkowymi wyzwaniami, którym należy stawić czoła, aby zapewnić ich pomyślne i odpowiedzialne wdrożenie.
- Dostępność i jakość danych: Uzyskanie wysokiej jakości zbiorów danych specyficznych dla domeny ma kluczowe znaczenie dla szkolenia dokładnych i niezawodnych DSLM. Problemy takie jak niedobór danych, stronniczość i szum mogą znacząco wpłynąć na wydajność modelu.
- Zasoby obliczeniowe: Szkolenie dużych modeli językowych, zwłaszcza od zera, może wymagać intensywnych obliczeń i wymagać znacznych zasobów obliczeniowych i specjalistycznego sprzętu.
- Ekspertyza domeny: Opracowywanie DSLM wymaga współpracy między ekspertami AI i specjalistami dziedzinowymi, aby zapewnić dokładną reprezentację wiedzy specyficznej dla danej dziedziny i wzorców językowych.
- Względy etyczne: Podobnie jak w przypadku każdego systemu sztucznej inteligencji, DSLM należy opracowywać i wdrażać zgodnie ze ścisłymi wytycznymi etycznymi, uwzględniając takie kwestie, jak stronniczość, prywatność i przejrzystość.
Aby złagodzić te wyzwania i zapewnić odpowiedzialny rozwój i wdrażanie DSLM, konieczne jest przyjęcie najlepszych praktyk, w tym:
- Opieka nad wysokiej jakości zbiorami danych specyficznymi dla danej domeny i stosowanie technik takich jak powiększanie danych i uczenie się poprzez transfer w celu przezwyciężenia niedoboru danych.
- Wykorzystanie rozproszonego przetwarzania i zasobów chmury do obsługi wymagań obliczeniowych związanych ze szkoleniem dużych modeli językowych.
- Wspieranie interdyscyplinarnej współpracy między badaczami sztucznej inteligencji, ekspertami dziedzinowymi i zainteresowanymi stronami w celu zapewnienia dokładnej reprezentacji wiedzy dziedzinowej i zgodności z potrzebami branży.
- Wdrażanie solidnych ram oceny i ciągłe monitorowanie w celu oceny wydajności modelu, identyfikacji błędów oraz zapewnienia etycznego i odpowiedzialnego wdrożenia.
- Przestrzeganie przepisów i wytycznych branżowych, takich jak HIPAA w zakresie opieki zdrowotnej lub RODO w zakresie prywatności danych, aby zapewnić zgodność i chronić wrażliwe informacje.
Wnioski
Pojawienie się modeli języków specyficznych dla domeny stanowi znaczący kamień milowy w ewolucji sztucznej inteligencji i jej integracji w wyspecjalizowanych domenach. Dopasowując modele językowe do unikalnych wzorców językowych i kontekstów różnych branż, DSLM mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki sztuczna inteligencja wchodzi w interakcję z tymi dziedzinami i obsługuje je, zwiększając dokładność, trafność i praktyczne zastosowanie.
Ponieważ sztuczna inteligencja w dalszym ciągu przenika różne sektory, popyt na DSLM będzie tylko rósł, napędzając dalszy postęp i innowacje w tej dziedzinie. Stawiając czoła wyzwaniom i przyjmując najlepsze praktyki, organizacje i badacze mogą wykorzystać pełny potencjał tych wyspecjalizowanych modeli językowych, otwierając nowe granice w zastosowaniach sztucznej inteligencji specyficznych dla danej dziedziny.
Przyszłość sztucznej inteligencji leży w jej zdolności do rozumienia niuansów wyspecjalizowanych dziedzin i komunikowania się w nich, a modele językowe specyficzne dla danej dziedziny torują drogę do bardziej kontekstowej, dokładnej i skutecznej integracji sztucznej inteligencji w różnych branżach.
