Inteligência Geral Artificial
A ascensão dos modelos de linguagem específicos de domínio
Introdução
O campo do processamento de linguagem natural (PNL) e dos modelos de linguagem passou por uma transformação notável nos últimos anos, impulsionada pelo advento de grandes modelos de linguagem (LLMs) poderosos como GPT-4, PaLM e Llama. Estes modelos, treinados em enormes conjuntos de dados, demonstraram uma capacidade impressionante de compreender e gerar texto semelhante ao humano, abrindo novas possibilidades em vários domínios.
No entanto, à medida que as aplicações de IA continuam a penetrar em diversas indústrias, surgiu uma necessidade crescente de modelos linguísticos adaptados a domínios específicos e às suas nuances linguísticas únicas. Entre nos modelos de linguagem de domínio específico, uma nova geração de sistemas de IA projetados para compreender e gerar linguagem no contexto de indústrias ou áreas de conhecimento específicas. Esta abordagem especializada promete revolucionar a forma como a IA interage e atende diferentes setores, elevando a precisão, a relevância e a aplicação prática dos modelos de linguagem.
A seguir, exploraremos o surgimento de modelos de linguagem de domínio específico, sua importância, a mecânica subjacente e as aplicações do mundo real em vários setores. Também falaremos sobre os desafios e as melhores práticas associadas ao desenvolvimento e implantação desses modelos especializados, equipando você com o conhecimento para aproveitar todo o seu potencial.
O que são modelos de linguagem específicos de domínio?
Modelos de linguagem específicos de domínio (DSLMs) são uma classe de sistemas de IA especializados em compreender e gerar linguagem no contexto de um domínio ou setor específico. Ao contrário dos modelos de linguagem de uso geral treinados em diversos conjuntos de dados, os DSLMs são ajustados ou treinados do zero em dados específicos de domínio, permitindo-lhes compreender e produzir linguagem adaptada à terminologia, jargão e padrões linguísticos únicos predominantes nesse domínio.
Esses modelos são projetados para preencher a lacuna entre os modelos linguísticos gerais e os requisitos linguísticos especializados de vários setores, como jurídico, financeiro, saúde e pesquisa científica. Ao aproveitar o conhecimento específico do domínio e a compreensão contextual, os DSLMs podem fornecer resultados mais precisos e relevantes, aumentando a eficiência e a aplicabilidade de soluções orientadas por IA nestes domínios.
Antecedentes e Significado dos DSLMs
As origens dos DSLMs remontam às limitações dos modelos de linguagem de uso geral quando aplicados a tarefas específicas de domínio. Embora estes modelos sejam excelentes na compreensão e geração de linguagem natural num sentido amplo, muitas vezes lutam com as nuances e complexidades de domínios especializados, levando a potenciais imprecisões ou interpretações erradas.
À medida que as aplicações de IA penetravam cada vez mais em diversos setores, a procura por modelos de linguagem personalizados que pudessem compreender e comunicar eficazmente dentro de domínios específicos cresceu exponencialmente. Essa necessidade, aliada à disponibilidade de grandes conjuntos de dados específicos de domínio e aos avanços nas técnicas de processamento de linguagem natural, abriu o caminho para o desenvolvimento de DSLMs.
A importância dos DSLMs reside na sua capacidade de aumentar a precisão, relevância e aplicação prática de soluções baseadas em IA em domínios especializados. Ao interpretar e gerar com precisão uma linguagem específica de domínio, esses modelos podem facilitar processos de comunicação, análise e tomada de decisão mais eficazes, impulsionando, em última análise, maior eficiência e produtividade em vários setores.
Como funcionam os modelos de linguagem específicos de domínio
Os DSLMs são normalmente construídos com base em grandes modelos de linguagem, que são pré-treinados em grandes quantidades de dados textuais gerais. No entanto, o principal diferenciador reside no processo de ajuste fino ou reciclagem, onde estes modelos são treinados posteriormente em conjuntos de dados específicos de domínio, permitindo-lhes especializar-se nos padrões de linguagem, terminologia e contexto de indústrias específicas.
Existem duas abordagens principais para o desenvolvimento de DSLMs:
- Ajustando modelos de linguagem existentes: nesta abordagem, um modelo de linguagem de uso geral pré-treinado é ajustado em dados específicos do domínio. Os pesos do modelo são ajustados e otimizados para capturar os padrões e nuances linguísticas do domínio alvo. Este método aproveita o conhecimento e as capacidades existentes do modelo base, ao mesmo tempo que o adapta ao domínio específico.
- Treinando do zero: Alternativamente, os DSLMs podem ser treinados inteiramente do zero usando conjuntos de dados específicos de domínio. Essa abordagem envolve construir uma arquitetura de modelo de linguagem e treiná-la em um vasto corpus de texto específico de um domínio, permitindo que o modelo aprenda as complexidades da linguagem do domínio diretamente a partir dos dados.
Independentemente da abordagem, o processo de treinamento para DSLMs envolve a exposição do modelo a grandes volumes de dados textuais específicos de domínio, como artigos acadêmicos, documentos legais, relatórios financeiros ou registros médicos. Técnicas avançadas como aprendizagem por transferência, geração aumentada de recuperação e engenharia imediata são frequentemente empregadas para melhorar o desempenho do modelo e adaptá-lo ao domínio alvo.
Aplicações no mundo real de modelos de linguagem específicos de domínio
A ascensão dos DSLMs desbloqueou uma infinidade de aplicações em vários setores, revolucionando a forma como a IA interage e atende domínios especializados. Aqui estão alguns exemplos notáveis:
Domínio Jurídico
Assistente de Direito LLM SaulLM-7B
Igualdade.ai uma empresa de IA introduziu recentemente SaulLM-7B, o primeiro modelo de linguagem grande de código aberto adaptado explicitamente para o domínio jurídico.
O campo do direito apresenta um desafio único para os modelos de linguagem devido à sua sintaxe complexa, vocabulário especializado e nuances específicas de domínio. Os textos jurídicos, como contratos, decisões judiciais e estatutos, são caracterizados por uma complexidade linguística distinta que requer uma compreensão profunda do contexto jurídico e da terminologia.
SaulLM-7B é um modelo de linguagem de 7 bilhões de parâmetros criado para superar a barreira legal do idioma. O processo de desenvolvimento do modelo envolve duas etapas críticas: pré-formação jurídica contínua e aperfeiçoamento da instrução jurídica.
- Pré-treinamento jurídico contínuo: A base do SaulLM-7B é construída sobre a arquitetura Mistral 7B, um poderoso modelo de linguagem de código aberto. No entanto, a equipa da Equall.ai reconheceu a necessidade de formação especializada para melhorar as capacidades jurídicas do modelo. Para conseguir isso, eles fizeram a curadoria de um extenso corpus de textos jurídicos abrangendo mais de 30 bilhões de tokens de diversas jurisdições, incluindo os Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Europa e Austrália.
Ao expor o modelo a este vasto e diversificado conjunto de dados jurídicos durante a fase de pré-treinamento, SaulLM-7B desenvolveu uma compreensão profunda das nuances e complexidades da linguagem jurídica. Esta abordagem permitiu ao modelo capturar os padrões linguísticos, terminologias e contextos únicos predominantes no domínio jurídico, preparando o terreno para o seu desempenho excepcional em tarefas jurídicas.
- Instrução Legal Afinação: Embora a formação prévia em dados jurídicos seja crucial, muitas vezes não é suficiente para permitir uma interação perfeita e a conclusão de tarefas para modelos linguísticos. Para enfrentar esse desafio, a equipe da Equall.ai empregou um novo método de ajuste fino instrucional que aproveita conjuntos de dados legais para refinar ainda mais as capacidades do SaulLM-7B.
O processo de ajuste fino das instruções envolveu dois componentes principais: instruções genéricas e instruções legais.
Quando avaliado no benchmark LegalBench-Instruct, um conjunto abrangente de tarefas jurídicas, SaulLM-7B-Instruct (a variante ajustada para instrução) estabeleceu um novo estado da arte, superando o melhor modelo de instrução de código aberto por um significativo Melhoria relativa de 11%.
Além disso, uma análise granular do desempenho do SaulLM-7B-Instruct revelou suas capacidades superiores em quatro habilidades jurídicas principais: detecção de problemas, recordação de regras, interpretação e compreensão retórica. Estas áreas exigem uma compreensão profunda da experiência jurídica, e o domínio do SaulLM-7B-Instruct nestes domínios é uma prova do poder da sua formação especializada.
As implicações do sucesso do SaulLM-7B vão muito além dos parâmetros acadêmicos. Ao colmatar a lacuna entre o processamento da linguagem natural e o domínio jurídico, este modelo pioneiro tem o potencial de revolucionar a forma como os profissionais do direito navegam e interpretam materiais jurídicos complexos.
Biomédica e Saúde
GatorTron, Codex-Med, Galactica e Med-PaLM LLM
Embora os LLMs de uso geral tenham demonstrado capacidades notáveis na compreensão e geração de linguagem natural, as complexidades e nuances da terminologia médica, notas clínicas e conteúdo relacionado à saúde exigem modelos especializados treinados em dados relevantes.
Na vanguarda disso estão iniciativas como GatorTron, Codex-Med, Galactica e Med-PaLM, cada uma fazendo avanços significativos no desenvolvimento de LLMs explicitamente projetados para aplicações de saúde.
GatorTron: Pavimentando o caminho para LLMs clínicos GatorTron, um dos primeiros participantes no campo de LLMs de saúde, foi desenvolvido para investigar como sistemas que utilizam registros eletrônicos de saúde (EHRs) não estruturados poderiam se beneficiar de LLMs clínicos com bilhões de parâmetros. Treinado do zero em mais de 90 bilhões de tokens, incluindo mais de 82 bilhões de palavras de texto clínico não identificado, o GatorTron demonstrou melhorias significativas em várias tarefas clínicas de processamento de linguagem natural (PNL), como extração de conceitos clínicos, extração de relações médicas, similaridade textual semântica. , inferência médica em linguagem natural e resposta a perguntas médicas.
Codex-Med: Explorando GPT-3 para controle de qualidade em saúde Embora não tenha introduzido um novo LLM, o estudo Codex-Med explorou a eficácia dos modelos GPT-3.5, especificamente Codex e InstructGPT, em responder e raciocinar sobre questões médicas do mundo real. Ao aproveitar técnicas como solicitação de cadeia de pensamento e aumento de recuperação, o Codex-Med alcançou desempenho de nível humano em benchmarks como USMLE, MedMCQA e PubMedQA. Este estudo destacou o potencial dos LLMs gerais para tarefas de controle de qualidade em saúde com estímulo e aumento apropriados.
Galactica: Um LLM projetado especificamente para conhecimento científico Galactica, desenvolvido pela Anthropic, destaca-se como um LLM propositalmente projetado com o objetivo de armazenar, combinar e raciocinar sobre o conhecimento científico, incluindo a saúde. Ao contrário de outros LLMs treinados em dados da web não curados, o corpus de treinamento da Galactica consiste em 106 bilhões de tokens de fontes de alta qualidade, como artigos, materiais de referência e enciclopédias. Avaliada em tarefas como PubMedQA, MedMCQA e USMLE, a Galactica demonstrou resultados impressionantes, superando o desempenho de última geração em vários benchmarks.
Med-PaLM: Alinhando Modelos de Linguagem ao Domínio Médico Med-PaLM, uma variante do poderoso PaLM LLM, emprega uma nova abordagem chamada ajuste de prompt de instrução para alinhar modelos de linguagem ao domínio médico. Ao usar um prompt suave como prefixo inicial, seguido por prompts e exemplos de engenharia humana específicos para tarefas, o Med-PaLM alcançou resultados impressionantes em benchmarks como MultiMedQA, que inclui conjuntos de dados como LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE e HealthSearchQA.
Embora estes esforços tenham registado progressos significativos, o desenvolvimento e a implantação de LLMs em cuidados de saúde enfrentam vários desafios. Garantir a qualidade dos dados, abordar potenciais preconceitos e manter padrões rigorosos de privacidade e segurança para dados médicos sensíveis são as principais preocupações.
Além disso, a complexidade do conhecimento médico e os altos riscos envolvidos nas aplicações de saúde exigem estruturas de avaliação rigorosas e processos de avaliação humana. O estudo Med-PaLM introduziu uma estrutura abrangente de avaliação humana, avaliando aspectos como consenso científico, evidências de raciocínio correto e a possibilidade de danos, destacando a importância de tais estruturas para a criação de LLMs seguros e confiáveis.
Finanças e Banking
Finanças LLM
LLMs de finanças como BloombergGPT, FinBERT e FinGPT aproveitam o treinamento especializado em extensos conjuntos de dados relacionados a finanças para alcançar uma precisão notável na análise de textos financeiros, no processamento de dados e na oferta de insights que refletem a análise humana especializada. O BloombergGPT, por exemplo, com seu tamanho de parâmetro de 50 bilhões, é ajustado com base em uma combinação de dados financeiros proprietários, incorporando um pináculo de tarefas financeiras de PNL.
Esses modelos não são apenas fundamentais na automatização de análises e relatórios financeiros de rotina, mas também no avanço de tarefas complexas, como detecção de fraudes, gerenciamento de risco e negociação algorítmica. A integração de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) com estes modelos enriquece-os com a capacidade de obter fontes de dados financeiros adicionais, melhorando as suas capacidades analíticas.
No entanto, a criação e o aperfeiçoamento destes LLMs financeiros para obter conhecimentos especializados num domínio específico envolvem um investimento considerável, reflectindo-se na presença relativamente escassa de tais modelos no mercado. Apesar do custo e da escassez, modelos como FinBERT e FinGPT disponíveis ao público servem como passos cruciais para a democratização da IA nas finanças.
Com estratégias de ajuste fino, como métodos padrão e instrucionais, os LLMs de finanças estão se tornando cada vez mais hábeis em fornecer resultados precisos e contextualmente relevantes que poderiam revolucionar a consultoria financeira, a análise preditiva e o monitoramento de conformidade. O desempenho dos modelos ajustados supera os modelos genéricos, sinalizando sua utilidade incomparável em domínios específicos.
Para uma visão abrangente do papel transformador da IA generativa em finanças, incluindo insights sobre FinGPT, BloombergGPT e suas implicações para a indústria, considere explorar a análise detalhada fornecida no artigo “IA generativa em finanças: FinGPT, BloombergGPT e muito mais".
Engenharia e Programação de Software
Software e programação LLM
No cenário de desenvolvimento e programação de software, Large Language Models (LLMs) como Código OpenAI e Tabino surgiram como ferramentas transformadoras. Esses modelos fornecem aos desenvolvedores uma interface de linguagem natural e proficiência multilíngue, permitindo-lhes escrever e traduzir códigos com eficiência sem precedentes.
OpenAI Codex se destaca por sua interface de linguagem natural e proficiência multilíngue em diversas linguagens de programação, oferecendo melhor compreensão do código. Seu modelo de assinatura permite uso flexível.
Tabnine aprimora o processo de codificação com conclusão inteligente de código, oferecendo uma versão gratuita para usuários individuais e opções de assinatura escalonáveis para necessidades profissionais e empresariais.
Para uso offline, o modelo Mistral AI apresenta desempenho superior em tarefas de codificação em comparação com os modelos Llama, apresentando uma escolha ideal para implantação local de LLM, especialmente para usuários com considerações específicas de desempenho e recursos de hardware.
LLMs baseados em nuvem como Gêmeos Pro e GPT-4 fornecem um amplo espectro de capacidades, com Gemini Pro oferecendo funcionalidades multimodais e GPT-4 com excelência em tarefas complexas. A escolha entre implantação local e na nuvem depende de fatores como necessidades de escalabilidade, requisitos de privacidade de dados, restrições de custos e facilidade de uso.
O Pieces Copilot encapsula essa flexibilidade, fornecendo acesso a uma variedade de tempos de execução LLM, tanto baseados em nuvem quanto locais, garantindo que os desenvolvedores tenham as ferramentas certas para apoiar suas tarefas de codificação, independentemente dos requisitos do projeto. Isso inclui as ofertas mais recentes dos modelos OpenAI e Gemini do Google, cada um adaptado para aspectos específicos de desenvolvimento e programação de software.
Desafios e melhores práticas
Embora o potencial dos DSLMs seja vasto, o seu desenvolvimento e implementação apresentam desafios únicos que devem ser abordados para garantir a sua implementação responsável e bem-sucedida.
- Disponibilidade e qualidade de dados: A obtenção de conjuntos de dados específicos de domínio de alta qualidade é crucial para o treinamento de DSLMs precisos e confiáveis. Questões como escassez de dados, preconceitos e ruído podem impactar significativamente o desempenho do modelo.
- Recursos Computacionais: O treinamento de grandes modelos de linguagem, especialmente do zero, pode ser computacionalmente intensivo, exigindo recursos computacionais substanciais e hardware especializado.
- Especialização em Domínios: O desenvolvimento de DSLMs requer a colaboração entre especialistas em IA e especialistas de domínio para garantir a representação precisa do conhecimento específico do domínio e dos padrões linguísticos.
- Considerações éticas: Como acontece com qualquer sistema de IA, os DSLMs devem ser desenvolvidos e implantados com diretrizes éticas rígidas, abordando questões como parcialidade, privacidade e transparência.
Para mitigar estes desafios e garantir o desenvolvimento e implementação responsável de DSLMs, é essencial adotar as melhores práticas, incluindo:
- Curadoria de conjuntos de dados específicos de domínio de alta qualidade e emprego de técnicas como aumento de dados e aprendizagem por transferência para superar a escassez de dados.
- Aproveitar a computação distribuída e os recursos de nuvem para lidar com as demandas computacionais do treinamento de grandes modelos de linguagem.
- Promover a colaboração interdisciplinar entre investigadores de IA, especialistas de domínio e partes interessadas para garantir uma representação precisa do conhecimento do domínio e o alinhamento com as necessidades da indústria.
- Implementar estruturas de avaliação robustas e monitoramento contínuo para avaliar o desempenho do modelo, identificar preconceitos e garantir uma implantação ética e responsável.
- Aderir às regulamentações e diretrizes específicas do setor, como HIPAA para saúde ou GDPR para privacidade de dados, para garantir a conformidade e proteger informações confidenciais.
Conclusão
A ascensão de modelos de linguagem de domínio específico marca um marco significativo na evolução da IA e na sua integração em domínios especializados. Ao adaptar modelos linguísticos aos padrões e contextos linguísticos únicos de vários setores, os DSLMs têm o potencial de revolucionar a forma como a IA interage e serve estes domínios, aumentando a precisão, a relevância e a aplicação prática.
À medida que a IA continua a permear diversos setores, a procura por DSLMs só aumentará, impulsionando novos avanços e inovações neste campo. Ao enfrentar os desafios e adotar as melhores práticas, as organizações e os investigadores podem aproveitar todo o potencial destes modelos de linguagem especializados, abrindo novas fronteiras em aplicações de IA específicas de domínios.
O futuro da IA reside na sua capacidade de compreender e comunicar dentro das nuances de domínios especializados, e os modelos de linguagem específicos de domínio estão a abrir caminho para uma integração mais contextualizada, precisa e impactante da IA em todos os setores.
