Informații generale artificiale
Creșterea modelelor de limbaj specifice domeniului
Introducere
Domeniul procesării limbajului natural (NLP) și al modelelor de limbaj a cunoscut o transformare remarcabilă în ultimii ani, propulsată de apariția modelelor de limbaj mari (LLM) puternice precum GPT-4, PaLM și Llama. Aceste modele, instruite pe seturi masive de date, au demonstrat o capacitate impresionantă de a înțelege și de a genera text asemănător omului, deblocând noi posibilități în diferite domenii.
Cu toate acestea, pe măsură ce aplicațiile AI continuă să pătrundă în diverse industrii, a apărut o nevoie tot mai mare de modele lingvistice adaptate unor domenii specifice și nuanțelor lingvistice unice ale acestora. Introduceți modele de limbaj specifice domeniului, o nouă generație de sisteme AI concepute pentru a înțelege și a genera limbaj în contextul anumitor industrii sau domenii de cunoaștere. Această abordare specializată promite să revoluționeze modul în care AI interacționează și servește diferite sectoare, sporind acuratețea, relevanța și aplicarea practică a modelelor de limbaj.
Mai jos, vom explora creșterea modelelor de limbaj specifice domeniului, semnificația acestora, mecanica de bază și aplicațiile din lumea reală în diverse industrii. Vom vorbi, de asemenea, despre provocările și cele mai bune practici asociate cu dezvoltarea și implementarea acestor modele specializate, oferindu-vă cunoștințele necesare pentru a le valorifica întregul potențial.
Ce sunt modelele de limbaj specifice domeniului?
Modelele de limbaj specifice domeniului (DSLM) sunt o clasă de sisteme AI care sunt specializate în înțelegerea și generarea limbajului în contextul unui anumit domeniu sau industrie. Spre deosebire de modelele lingvistice de uz general instruite pe diverse seturi de date, DSLM-urile sunt ajustate sau antrenate de la zero pe date specifice domeniului, permițându-le să înțeleagă și să producă un limbaj adaptat terminologiei, jargonului și modelelor lingvistice unice predominante în acel domeniu.
Aceste modele sunt concepute pentru a reduce decalajul dintre modelele lingvistice generale și cerințele lingvistice specializate ale diferitelor industrii, cum ar fi cea juridică, financiară, asistență medicală și cercetarea științifică. Prin valorificarea cunoștințelor specifice domeniului și a înțelegerii contextuale, DSLM-urile pot oferi rezultate mai precise și mai relevante, sporind eficiența și aplicabilitatea soluțiilor bazate pe inteligență artificială în aceste domenii.
Contextul și semnificația DSLM-urilor
Originile DSLM-urilor pot fi urmărite până la limitările modelelor de limbaj cu scop general atunci când sunt aplicate sarcinilor specifice unui domeniu. În timp ce aceste modele excelează la înțelegerea și generarea limbajului natural într-un sens larg, ele se luptă adesea cu nuanțele și complexitățile domeniilor specializate, ceea ce duce la potențiale inexactități sau interpretări greșite.
Pe măsură ce aplicațiile AI au pătruns din ce în ce mai mult în diverse industrii, cererea pentru modele de limbaj personalizate care să poată înțelege și comunica eficient în anumite domenii a crescut exponențial. Această nevoie, împreună cu disponibilitatea unor seturi mari de date specifice domeniului și progrese în tehnicile de procesare a limbajului natural, au deschis calea pentru dezvoltarea DSLM-urilor.
Semnificația DSLM-urilor constă în capacitatea lor de a îmbunătăți acuratețea, relevanța și aplicarea practică a soluțiilor bazate pe inteligență artificială în domenii specializate. Prin interpretarea cu acuratețe și generarea unui limbaj specific domeniului, aceste modele pot facilita procese de comunicare, analiză și luare a deciziilor mai eficiente, conducând în cele din urmă la creșterea eficienței și a productivității în diverse industrii.
Cum funcționează modelele de limbaj specifice domeniului
DSLM-urile sunt de obicei construite pe baza unor modele de limbaj mari, care sunt pre-instruite pe cantități mari de date textuale generale. Cu toate acestea, diferențierea cheie constă în procesul de reglare fină sau de recalificare, în care aceste modele sunt instruite în continuare pe seturi de date specifice domeniului, permițându-le să se specializeze în modelele lingvistice, terminologia și contextul anumitor industrii.
Există două abordări principale pentru dezvoltarea DSLM-urilor:
- Ajustarea modelelor de limbaj existente: În această abordare, un model de limbaj de uz general pre-antrenat este reglat fin pe date specifice domeniului. Greutățile modelului sunt ajustate și optimizate pentru a capta modelele și nuanțele lingvistice ale domeniului țintă. Această metodă folosește cunoștințele și capacitățile existente ale modelului de bază, adaptându-l în același timp la domeniul specific.
- Antrenamentul de la zero: Alternativ, DSLM-urile pot fi antrenate complet de la zero folosind seturi de date specifice domeniului. Această abordare implică construirea unei arhitecturi de model de limbaj și instruirea acesteia pe un corp vast de text specific domeniului, permițând modelului să învețe complexitățile limbajului domeniului direct din date.
Indiferent de abordare, procesul de instruire pentru DSLM-uri implică expunerea modelului la volume mari de date textuale specifice domeniului, cum ar fi lucrări academice, documente juridice, rapoarte financiare sau dosare medicale. Tehnici avansate, cum ar fi învățarea prin transfer, generarea îmbunătățită prin recuperare și inginerie promptă sunt adesea folosite pentru a îmbunătăți performanța modelului și pentru a-l adapta la domeniul țintă.
Aplicații din lumea reală ale modelelor de limbaj specifice domeniului
Creșterea DSLM-urilor a deblocat o multitudine de aplicații din diverse industrii, revoluționând modul în care AI interacționează și servește domenii specializate. Iată câteva exemple notabile:
Domeniul juridic
Drept Asistent LLM SaulLM-7B
Equall.ai o companie AI a introdus foarte recent SaulLM-7B, primul model de limbă mare open-source adaptat în mod explicit pentru domeniul juridic.
Domeniul dreptului prezintă o provocare unică pentru modelele de limbaj datorită sintaxei sale complicate, vocabularului specializat și nuanțelor specifice domeniului. Textele juridice, cum ar fi contractele, hotărârile judecătorești și statutele, sunt caracterizate de o complexitate lingvistică distinctă, care necesită o înțelegere profundă a contextului juridic și a terminologiei.
SaulLM-7B este un model de limbaj cu 7 miliarde de parametri, creat pentru a depăși bariera legală lingvistică. Procesul de dezvoltare a modelului implică două etape critice: pregătirea juridică continuă și reglarea fină a instrucțiunilor juridice.
- Preformare continuă juridică: Fundația SaulLM-7B este construită pe arhitectura Mistral 7B, un model puternic de limbaj open-source. Cu toate acestea, echipa de la Equall.ai a recunoscut nevoia de formare specializată pentru a îmbunătăți capacitățile juridice ale modelului. Pentru a realiza acest lucru, au creat un corpus extins de texte legale care acoperă peste 30 de miliarde de jetoane din diverse jurisdicții, inclusiv Statele Unite ale Americii, Canada, Regatul Unit, Europa și Australia.
Prin expunerea modelului la acest set de date juridice vast și divers în timpul fazei de preinstruire, SaulLM-7B a dezvoltat o înțelegere profundă a nuanțelor și complexității limbajului juridic. Această abordare a permis modelului să surprindă modelele lingvistice unice, terminologiile și contextele predominante în domeniul juridic, creând scena pentru performanța sa excepțională în sarcinile juridice.
- Instrucțiuni juridice Reglaj fin: Deși pregătirea preliminară privind datele juridice este esențială, adesea nu este suficientă pentru a permite interacțiunea fără probleme și finalizarea sarcinilor pentru modelele lingvistice. Pentru a face față acestei provocări, echipa de la Equall.ai a folosit o nouă metodă de reglare instrucțională care folosește seturile de date legale pentru a rafina și mai mult capacitățile lui SaulLM-7B.
Procesul de reglare fină a instrucțiunilor a implicat două componente cheie: instrucțiuni generice și instrucțiuni legale.
Atunci când a fost evaluat pe criteriul de referință LegalBench-Instruct, o suită cuprinzătoare de sarcini juridice, SaulLM-7B-Instruct (varianta ajustată pentru instrucțiuni) a stabilit o nouă ultimă generație, depășind cel mai bun model de instruire open-source printr-o valoare semnificativă. 11% îmbunătățire relativă.
Mai mult, o analiză granulară a performanței SaulLM-7B-Instruct a dezvăluit capacitățile sale superioare în patru abilități legale de bază: identificarea problemelor, reamintirea regulilor, interpretarea și înțelegerea retoricii. Aceste domenii necesită o înțelegere profundă a expertizei juridice, iar dominația SaulLM-7B-Instruct în aceste domenii este o dovadă a puterii pregătirii sale specializate.
Implicațiile succesului lui SaulLM-7B se extind cu mult dincolo de reperele academice. Prin reducerea decalajului dintre procesarea limbajului natural și domeniul juridic, acest model de pionierat are potențialul de a revoluționa modul în care profesioniștii din domeniul juridic navighează și interpretează materiale juridice complexe.
Biomedicala si asistenta medicala
GatorTron, Codex-Med, Galactica și Med-PaLM LLM
În timp ce LLM-urile cu scop general au demonstrat capacități remarcabile în înțelegerea și generarea limbajului natural, complexitățile și nuanțele terminologiei medicale, notele clinice și conținutul legat de asistența medicală necesită modele specializate instruite pe date relevante.
În fruntea acestui lucru se află inițiative precum GatorTron, Codex-Med, Galactica și Med-PaLM, fiecare făcând progrese semnificative în dezvoltarea LLM-urilor concepute în mod explicit pentru aplicații de asistență medicală.
GatorTron: Paving the Way for Clinical LLMs GatorTron, un debutant timpuriu în domeniul LLMs de asistență medicală, a fost dezvoltat pentru a investiga modul în care sistemele care utilizează înregistrări medicale electronice nestructurate (EHR) ar putea beneficia de LLM clinice cu miliarde de parametri. Antrenat de la zero pe peste 90 de miliarde de jetoane, inclusiv peste 82 de miliarde de cuvinte din text clinic de-identificat, GatorTron a demonstrat îmbunătățiri semnificative în diferite sarcini clinice de procesare a limbajului natural (NLP), cum ar fi extragerea conceptului clinic, extragerea relațiilor medicale, similaritatea textuală semantică. , inferență medicală în limbaj natural și răspunsuri la întrebări medicale.
Codex-Med: Explorarea GPT-3 pentru QA în domeniul sănătății Deși nu a introdus un nou LLM, studiul Codex-Med a explorat eficiența modelelor GPT-3.5, în special Codex și InstructGPT, în a răspunde și a raționa cu privire la întrebările medicale din lumea reală. Folosind tehnici precum stimularea lanțului de gândire și creșterea recuperării, Codex-Med a atins performanțe la nivel uman pe benchmark-uri precum USMLE, MedMCQA și PubMedQA. Acest studiu a evidențiat potențialul LLM-urilor generale pentru sarcinile de asigurare a calității în domeniul sănătății cu stimularea și creșterea corespunzătoare.
Galactica: Un LLM conceput intenționat pentru cunoștințe științifice Galactica, dezvoltat de Anthropic, iese în evidență ca un LLM conceput intenționat, care vizează stocarea, combinarea și raționamentul despre cunoștințele științifice, inclusiv asistența medicală. Spre deosebire de alte LLM instruite pe date web necurate, corpusul de instruire al Galactica constă din 106 miliarde de jetoane din surse de înaltă calitate, cum ar fi lucrări, materiale de referință și enciclopedii. Evaluat pe sarcini precum PubMedQA, MedMCQA și USMLE, Galactica a demonstrat rezultate impresionante, depășind performanța de ultimă generație la mai multe criterii de referință.
Med-PaLM: Alinierea modelelor de limbaj la domeniul medical Med-PaLM, o variantă a puternicului LLM PaLM, folosește o abordare nouă numită reglare promptă a instrucțiunilor pentru a alinia modelele de limbaj la domeniul medical. Folosind un prompt soft ca prefix inițial, urmat de instrucțiuni și exemple specifice sarcinii umane, Med-PaLM a obținut rezultate impresionante la benchmark-uri precum MultiMedQA, care include seturi de date precum LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE și HealthSearchQA.
Deși aceste eforturi au făcut progrese semnificative, dezvoltarea și implementarea LLM-urilor în domeniul sănătății se confruntă cu mai multe provocări. Asigurarea calității datelor, abordarea potențialelor părtiniri și menținerea unor standarde stricte de confidențialitate și securitate pentru datele medicale sensibile sunt preocupările majore.
În plus, complexitatea cunoștințelor medicale și mizele mari implicate în aplicațiile de asistență medicală necesită cadre de evaluare riguroase și procese de evaluare umană. Studiul Med-PaLM a introdus un cadru cuprinzător de evaluare umană, evaluând aspecte precum consensul științific, dovezile raționamentului corect și posibilitatea de a vătăma, subliniind importanța unor astfel de cadre pentru crearea de LLM-uri sigure și de încredere.
Finanțe și Bănci
LLM în finanțe
LLM-urile financiare precum BloombergGPT, FinBERT și FinGPT beneficiază de formare specializată pe seturi extinse de date legate de finanțe pentru a obține o acuratețe remarcabilă în analiza textelor financiare, procesarea datelor și oferirea de perspective care reflectă analiza umană expertă. BloombergGPT, de exemplu, cu dimensiunea sa de 50 de miliarde de parametri, este reglat fin pe un amestec de date financiare proprietare, întruchipând un vârf de sarcini financiare NLP.
Aceste modele nu sunt doar esențiale în automatizarea analizei și raportării financiare de rutină, ci și în avansarea sarcinilor complexe, cum ar fi detectarea fraudelor, gestionarea riscurilor și tranzacționarea algoritmică. Integrarea lui Recuperare-Generație crescută (RAG) cu aceste modele îi îmbogățește cu capacitatea de a atrage surse suplimentare de date financiare, îmbunătățindu-le capacitățile analitice.
Cu toate acestea, crearea și reglarea fină a acestor LLM-uri financiare pentru a obține expertiză specifică domeniului implică investiții considerabile, reflectându-se în prezența relativ redusă a unor astfel de modele pe piață. În ciuda costurilor și deficitului, modelele precum FinBERT și FinGPT disponibile publicului servesc drept pași cruciali către democratizarea AI în finanțe.
Cu strategii de reglare fină, cum ar fi metodele standard și de instruire, LLM-urile financiare devin din ce în ce mai adepți în furnizarea de rezultate precise, relevante din punct de vedere contextual, care ar putea revoluționa consultanța financiară, analiza predictivă și monitorizarea conformității. Performanța modelelor ajustate depășește modelele generice, semnalând utilitatea lor de neegalat specifică domeniului.
Pentru o imagine de ansamblu cuprinzătoare a rolului transformator al IA generativă în finanțe, inclusiv informații despre FinGPT, BloombergGPT și implicațiile acestora pentru industrie, luați în considerare explorarea articolului de analiză detaliată furnizat despre „AI generativă în finanțe: FinGPT, BloombergGPT și dincolo".
Inginerie software și programare
LLM în software și programare
În peisajul dezvoltării și programării software, modelele de limbaj mari (LLM) le place Codexul OpenAI și tabnine au apărut ca instrumente de transformare. Aceste modele oferă dezvoltatorilor o interfață în limbaj natural și competență multilingvă, permițându-le să scrie și să traducă cod cu o eficiență fără precedent.
OpenAI Codex se remarcă prin interfața în limbaj natural și competența multilingvă în diferite limbaje de programare, oferind o înțelegere îmbunătățită a codului. Modelul său de abonament permite o utilizare flexibilă.
Tabnine îmbunătățește procesul de codare cu completarea inteligentă a codului, oferind o versiune gratuită pentru utilizatorii individuali și opțiuni de abonament scalabile pentru nevoile profesionale și ale întreprinderilor.
Pentru utilizare offline, modelul Mistral AI se mândrește cu performanțe superioare la sarcinile de codare în comparație cu modelele Llama, prezentând o alegere optimă pentru implementarea LLM local, în special pentru utilizatorii cu considerații specifice de performanță și resurse hardware.
LLM-uri bazate pe cloud cum ar fi Gemeni Pro și GPT-4 oferă un spectru larg de capabilități, cu zodia Gemeni Pro oferind funcționalități multimodale și GPT-4 excelând în sarcini complexe. Alegerea între implementarea locală și cea în cloud depinde de factori precum nevoile de scalabilitate, cerințele de confidențialitate a datelor, constrângerile de cost și ușurința în utilizare.
Pieces Copilot încapsulează această flexibilitate oferind acces la o varietate de runtime LLM, atât bazate pe cloud, cât și locale, asigurând dezvoltatorilor instrumentele potrivite pentru a-și susține sarcinile de codare, indiferent de cerințele proiectului. Aceasta include cele mai recente oferte de la OpenAI și modelele Google Gemini, fiecare adaptată pentru aspecte specifice ale dezvoltării și programării software.
Provocări și bune practici
Deși potențialul DSLM-urilor este vast, dezvoltarea și implementarea lor vin cu provocări unice care trebuie abordate pentru a asigura implementarea lor cu succes și responsabilă.
- Disponibilitatea și calitatea datelor: Obținerea de seturi de date de înaltă calitate, specifice domeniului este crucială pentru formarea unor DSLM-uri precise și fiabile. Probleme precum deficitul de date, părtinirea și zgomotul pot avea un impact semnificativ asupra performanței modelului.
- Resurse de calcul: Pregătirea modelelor de limbaj mari, în special de la zero, poate fi intensivă din punct de vedere computațional, necesitând resurse de calcul substanțiale și hardware specializat.
- Expertiza domeniului: Dezvoltarea DSLM necesită colaborarea dintre experții AI și specialiștii de domeniu pentru a asigura reprezentarea corectă a cunoștințelor specifice domeniului și a modelelor lingvistice.
- Considerații etice: Ca și în cazul oricărui sistem de inteligență artificială, DSLM-urile trebuie dezvoltate și implementate cu orientări etice stricte, abordând preocupări precum părtinirea, confidențialitatea și transparența.
Pentru a atenua aceste provocări și pentru a asigura dezvoltarea și implementarea responsabilă a DSLM-urilor, este esențial să se adopte cele mai bune practici, inclusiv:
- Crearea de seturi de date de înaltă calitate specifice domeniului și utilizarea tehnicilor precum creșterea datelor și transferul de învățare pentru a depăși deficitul de date.
- Folosirea resurselor de calcul distribuite și cloud pentru a face față cerințelor de calcul ale antrenării modelelor de limbaj mari.
- Promovarea colaborării interdisciplinare între cercetătorii AI, experții din domeniu și părțile interesate pentru a asigura reprezentarea corectă a cunoștințelor domeniului și alinierea la nevoile industriei.
- Implementarea unor cadre solide de evaluare și monitorizare continuă pentru a evalua performanța modelului, a identifica părtinirile și a asigura o implementare etică și responsabilă.
- Respectarea reglementărilor și liniilor directoare specifice industriei, cum ar fi HIPAA pentru asistența medicală sau GDPR pentru confidențialitatea datelor, pentru a asigura conformitatea și a proteja informațiile sensibile.
Concluzie
Creșterea modelelor de limbaj specifice domeniului marchează o piatră de hotar semnificativă în evoluția AI și integrarea acesteia în domenii specializate. Prin adaptarea modelelor lingvistice la modelele și contextele lingvistice unice ale diferitelor industrii, DSLM-urile au potențialul de a revoluționa modul în care AI interacționează cu aceste domenii și deservește aceste domenii, sporind acuratețea, relevanța și aplicarea practică.
Pe măsură ce AI continuă să pătrundă în diverse sectoare, cererea pentru DSLM-uri va crește doar, conducând la noi progrese și inovații în acest domeniu. Abordând provocările și adoptând cele mai bune practici, organizațiile și cercetătorii pot valorifica întregul potențial al acestor modele de limbaj specializate, deblocând noi frontiere în aplicațiile AI specifice domeniului.
Viitorul AI constă în capacitatea sa de a înțelege și de a comunica în nuanțele domeniilor specializate, iar modelele de limbaj specifice domeniului deschid calea pentru o integrare mai contextualizată, mai precisă și cu impact a AI în toate industriile.
