Искусственный общий интеллект
Распространение предметно-ориентированных языковых моделей
Введение
В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) и языковых моделей произошла значительная трансформация, чему способствовало появление мощных больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, PaLM и Llama. Эти модели, обученные на огромных наборах данных, продемонстрировали впечатляющую способность понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, открывая новые возможности в различных областях.
Однако по мере того, как приложения ИИ продолжают проникать в различные отрасли, возникает растущая потребность в языковых моделях, адаптированных к конкретным областям и их уникальным лингвистическим нюансам. Введите предметно-ориентированные языковые модели — новое поколение систем искусственного интеллекта, предназначенных для понимания и генерации языка в контексте конкретных отраслей или областей знаний. Этот специализированный подход обещает революционизировать способы взаимодействия ИИ с различными секторами и их обслуживания, повышая точность, актуальность и практическое применение языковых моделей.
Ниже мы рассмотрим появление предметно-ориентированных языковых моделей, их значение, лежащую в их основе механику и реальные приложения в различных отраслях. Мы также поговорим о проблемах и лучших практиках, связанных с разработкой и внедрением этих специализированных моделей, предоставив вам знания, необходимые для полного использования их потенциала.
Что такое предметно-ориентированные языковые модели?
Специализированные языковые модели (DSLM) — это класс систем искусственного интеллекта, которые специализируются на понимании и создании языка в контексте определенной области или отрасли. В отличие от языковых моделей общего назначения, обученных на различных наборах данных, DSLM настраиваются или обучаются с нуля на данных, специфичных для предметной области, что позволяет им понимать и создавать язык, адаптированный к уникальной терминологии, жаргонизму и лингвистическим шаблонам, преобладающим в этой предметной области.
Эти модели предназначены для устранения разрыва между общими языковыми моделями и специализированными языковыми требованиями в различных отраслях, таких как юриспруденция, финансы, здравоохранение и научные исследования. Используя знания, специфичные для предметной области, и понимание контекста, DSLM могут предоставлять более точные и актуальные результаты, повышая эффективность и применимость решений на основе ИИ в этих областях.
Предыстория и значение DSLM
Истоки DSLM можно проследить до ограничений языковых моделей общего назначения при их применении к задачам, специфичным для предметной области. Хотя эти модели превосходно понимают и генерируют естественный язык в широком смысле, они часто не справляются с нюансами и сложностями специализированных областей, что приводит к потенциальным неточностям или неверным интерпретациям.
По мере того как приложения ИИ все больше проникали в различные отрасли, спрос на адаптированные языковые модели, которые могли бы эффективно понимать и общаться в конкретных областях, рос в геометрической прогрессии. Эта потребность в сочетании с доступностью больших наборов данных, специфичных для конкретной предметной области, и достижениями в методах обработки естественного языка проложили путь для разработки DSLM.
Значение DSLM заключается в их способности повышать точность, актуальность и практическое применение решений на основе искусственного интеллекта в специализированных областях. Точно интерпретируя и генерируя язык, специфичный для конкретной предметной области, эти модели могут способствовать более эффективному общению, анализу и процессам принятия решений, что в конечном итоге способствует повышению эффективности и производительности в различных отраслях.
Как работают предметно-ориентированные языковые модели
DSLM обычно строятся на основе больших языковых моделей, которые предварительно обучаются на огромных объемах общих текстовых данных. Однако ключевым отличием является процесс тонкой настройки или переобучения, в ходе которого эти модели дополнительно обучаются на наборах данных, специфичных для предметной области, что позволяет им специализироваться на языковых моделях, терминологии и контексте конкретных отраслей.
Существует два основных подхода к разработке DSLM:
- Точная настройка существующих языковых моделей: В этом подходе предварительно обученная языковая модель общего назначения точно настраивается на данных, специфичных для предметной области. Веса модели корректируются и оптимизируются для отражения языковых моделей и нюансов целевой области. Этот метод использует существующие знания и возможности базовой модели, адаптируя ее к конкретной области.
- Обучение с нуля: Альтернативно, DSLM можно обучать полностью с нуля, используя наборы данных для конкретной предметной области. Этот подход предполагает построение архитектуры языковой модели и ее обучение на обширном массиве текста, специфичного для предметной области, что позволяет модели изучать тонкости языка предметной области непосредственно из данных.
Независимо от подхода, процесс обучения DSLM включает в себя использование модели больших объемов текстовых данных, специфичных для предметной области, таких как научные статьи, юридические документы, финансовые отчеты или медицинские записи. Передовые методы, такие как трансферное обучение, генерация с расширенным поиском и быстрое проектирование, часто используются для повышения производительности модели и адаптации ее к целевой области.
Реальные применения предметно-ориентированных языковых моделей
Появление DSLM открыло множество приложений в различных отраслях, произведя революцию в том, как ИИ взаимодействует со специализированными областями и обслуживает их. Вот несколько ярких примеров:
Юридический домен
Ассистент магистра права SaulLM-7B
Equall.ai компания, занимающаяся искусственным интеллектом, совсем недавно представила СаулLM-7B, первая модель большого языка с открытым исходным кодом, специально разработанная для юридической сферы.
Область права представляет собой уникальную проблему для языковых моделей из-за сложного синтаксиса, специализированной лексики и нюансов, специфичных для предметной области. Юридические тексты, такие как контракты, судебные решения и статуты, характеризуются ярко выраженной языковой сложностью, которая требует глубокого понимания правового контекста и терминологии.
SaulLM-7B — это языковая модель с 7 миллиардами параметров, созданная для преодоления юридического языкового барьера. Процесс разработки модели включает два важнейших этапа: продолжение предварительной подготовки по правовым вопросам и доводку юридических инструкций.
- Юридическое продолжение предварительной подготовки: В основе SaulLM-7B лежит архитектура Mistral 7B, мощная языковая модель с открытым исходным кодом. Однако команда Equall.ai осознала необходимость специального обучения для расширения юридических возможностей модели. Для достижения этой цели они подготовили обширный корпус юридических текстов, охватывающий более 30 миллиардов токенов из различных юрисдикций, включая США, Канаду, Великобританию, Европу и Австралию.
Познакомив модель с этим обширным и разнообразным набором юридических данных на этапе предварительного обучения, SaulLM-7B развил глубокое понимание нюансов и сложностей юридического языка. Такой подход позволил модели уловить уникальные лингвистические модели, терминологию и контексты, распространенные в юридической сфере, что подготовило почву для ее исключительной эффективности в решении юридических задач.
- Юридическая инструкция Тонкая настройка: Хотя предварительная подготовка по юридическим данным имеет решающее значение, ее часто недостаточно для обеспечения беспрепятственного взаимодействия и выполнения задач для языковых моделей. Чтобы решить эту проблему, команда Equall.ai применила новый метод точной настройки обучения, который использует наборы юридических данных для дальнейшего совершенствования возможностей SaulLM-7B.
Процесс доработки инструкций включал два ключевых компонента: общие инструкции и юридические инструкции.
При оценке с помощью эталонного теста LegalBench-Instruct, комплексного набора юридических задач, SaulLM-7B-Instruct (вариант с настраиваемыми инструкциями) продемонстрировал новый современный уровень, превосходящий лучшую модель инструкций с открытым исходным кодом на значительное улучшение. Относительное улучшение на 11%.
Более того, детальный анализ деятельности SaulLM-7B-Instruct выявил его превосходные возможности по четырем основным юридическим способностям: обнаружение проблем, отзыв правил, интерпретация и понимание риторики. Эти области требуют глубокого понимания юридических знаний, и доминирование SaulLM-7B-Instruct в этих областях является свидетельством силы ее специализированной подготовки.
Последствия успеха SaulLM-7B выходят далеко за рамки академических критериев. Преодолевая разрыв между обработкой естественного языка и юридической сферой, эта новаторская модель может революционизировать то, как юристы ориентируются и интерпретируют сложный юридический материал.
Биомедицина и здравоохранение
GatorTron, Codex-Med, Galactica и Med-PaLM LLM
В то время как LLM общего назначения продемонстрировали замечательные возможности в понимании и генерации естественного языка, сложности и нюансы медицинской терминологии, клинических записей и контента, связанного со здравоохранением, требуют специализированных моделей, обученных на соответствующих данных.
В авангарде этого находятся такие инициативы, как GatorTron, Codex-Med, Galactica и Med-PaLM, каждая из которых добилась значительных успехов в разработке программ LLM, специально предназначенных для применения в здравоохранении.
ГаторТрон: Прокладывая путь для клинических LLM GatorTron, один из первых участников рынка LLM в сфере здравоохранения, был разработан для исследования того, как системы, использующие неструктурированные электронные медицинские записи (EHR), могут извлечь выгоду из клинических LLM с миллиардами параметров. Обученный с нуля на более чем 90 миллиардах токенов, включая более 82 миллиардов слов неопознанного клинического текста, GatorTron продемонстрировал значительные улучшения в различных задачах клинической обработки естественного языка (НЛП), таких как извлечение клинических концепций, извлечение медицинских отношений, семантическое текстовое сходство. , медицинский вывод на естественном языке и ответы на медицинские вопросы.
Кодекс-Мед: Исследование GPT-3 для обеспечения качества в здравоохранении. Несмотря на то, что в исследовании Codex-Med не вводился новый LLM, изучалась эффективность моделей GPT-3.5, в частности Codex и InstructGPT, при ответах и рассуждениях на реальные медицинские вопросы. Используя такие методы, как подсказки по цепочке мыслей и усиление поиска, Codex-Med добился производительности на уровне человека по таким тестам, как USMLE, MedMCQA и PubMedQA. Это исследование подчеркнуло потенциал общих программ LLM для задач обеспечения качества здравоохранения с соответствующими подсказками и дополнениями.
Галактика: Целенаправленно разработанная программа LLM для научных знаний Галактика, разработанный Anthropic, представляет собой специально разработанную программу LLM, предназначенную для хранения, объединения и обоснования научных знаний, включая здравоохранение. В отличие от других LLM, обучающихся на непроверенных веб-данных, учебный корпус Galactica состоит из 106 миллиардов токенов из высококачественных источников, таких как статьи, справочные материалы и энциклопедии. При оценке таких задач, как PubMedQA, MedMCQA и USMLE, Galactica продемонстрировала впечатляющие результаты, превзойдя самые современные показатели по нескольким критериям.
Мед-Палм: Приведение языковых моделей в медицинскую сферу Мед-Палм, вариант мощного PaLM LLM, использует новый подход, называемый настройкой инструкций, для согласования языковых моделей с медицинской сферой. Используя программную подсказку в качестве начального префикса, за которой следуют подсказки и примеры, созданные человеком для конкретных задач, Med-PaLM добилась впечатляющих результатов в таких тестах, как MultiMedQA, который включает в себя такие наборы данных, как LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE и HealthSearchQA.
Несмотря на то, что эти усилия привели к значительным успехам, разработка и внедрение программ LLM в сфере здравоохранения сталкивается с рядом проблем. Основными проблемами являются обеспечение качества данных, устранение потенциальных предубеждений и поддержание строгих стандартов конфиденциальности и безопасности для конфиденциальных медицинских данных.
Кроме того, сложность медицинских знаний и высокие ставки, связанные с приложениями здравоохранения, требуют строгих рамок оценки и процессов оценки с участием человека. Исследование Med-PaLM представило комплексную систему оценки человека, оценивающую такие аспекты, как научный консенсус, доказательства правильных рассуждений и возможность нанесения вреда, подчеркивая важность таких рамок для создания безопасных и заслуживающих доверия программ LLM.
Финансово-банковский
Финансы, LLM
Финансовые LLM, такие как BloombergGPT, FinBERT и FinGPT, используют специализированное обучение на обширных наборах данных, связанных с финансами, для достижения исключительной точности при анализе финансовых текстов, обработке данных и предложении идей, которые отражают экспертный человеческий анализ. Например, BloombergGPT с размером параметров в 50 миллиардов точно настроен на сочетание собственных финансовых данных, воплощая в себе вершину финансовых задач НЛП.
Эти модели играют решающую роль не только в автоматизации рутинного финансового анализа и отчетности, но и в решении сложных задач, таких как обнаружение мошенничества, управление рисками и алгоритмическая торговля. Интеграция Поисково-дополненная генерация (RAG) с помощью этих моделей дает им возможность использовать дополнительные источники финансовых данных, расширяя их аналитические возможности.
Однако создание и доработка этих финансовых LLM для достижения специфической экспертизы требует значительных инвестиций, что отражается в относительно небольшом присутствии таких моделей на рынке. Несмотря на стоимость и дефицит, такие модели, как FinBERT и FinGPT, доступные общественности, служат важным шагом на пути к демократизации ИИ в финансах.
Благодаря точной настройке стратегий, таких как стандартные и учебные методы, финансовые LLM становятся все более искусными в предоставлении точных, контекстуально соответствующих результатов, которые могут революционизировать финансовое консультирование, прогнозный анализ и мониторинг соответствия. Производительность точно настроенных моделей превосходит общие модели, что свидетельствует об их беспрецедентной полезности для конкретной предметной области.
Для всестороннего обзора преобразующей роли генеративного ИИ в финансах, включая понимание FinGPT, BloombergGPT и их последствий для отрасли, рассмотрите возможность изучения подробного анализа, представленного в статье «Генеративный искусственный интеллект в финансах: FinGPT, BloombergGPT и не только».
Программная инженерия и программирование
Программное обеспечение и программирование LLM
В сфере разработки программного обеспечения и программирования такие модели больших языков (LLM), как Кодекс OpenAI и Табнин стали инструментами трансформации. Эти модели предоставляют разработчикам интерфейс на естественном языке и многоязычное владение, что позволяет им писать и переводить код с беспрецедентной эффективностью.
OpenAI Codex выделяется своим интерфейсом на естественном языке и многоязычным знанием различных языков программирования, обеспечивая улучшенное понимание кода. Модель подписки обеспечивает гибкое использование.
Tabnine совершенствует процесс кодирования за счет интеллектуального завершения кода, предлагая бесплатную версию для индивидуальных пользователей и масштабируемые варианты подписки для профессиональных и корпоративных нужд.
При автономном использовании модель Mistral AI может похвастаться превосходной производительностью при выполнении задач кодирования по сравнению с моделями Llama, что представляет собой оптимальный выбор для локального развертывания LLM, особенно для пользователей, которым важна особая производительность и аппаратные ресурсы.
Облачные программы LLM, такие как Близнецы Pro и GPT-4 предоставляют широкий спектр возможностей, включая Gemini Pro, предлагающий мультимодальные функции, и GPT-4, превосходно справляющийся со сложными задачами. Выбор между локальным и облачным развертыванием зависит от таких факторов, как потребности в масштабируемости, требования к конфиденциальности данных, ценовые ограничения и простота использования.
Pieces Copilot воплощает эту гибкость, предоставляя доступ к различным средам выполнения LLM, как облачным, так и локальным, гарантируя разработчикам правильные инструменты для поддержки своих задач по кодированию, независимо от требований проекта. Сюда входят новейшие предложения моделей OpenAI и Gemini от Google, каждое из которых адаптировано для конкретных аспектов разработки программного обеспечения и программирования.
Проблемы и лучшие практики
Хотя потенциал DSLM огромен, их разработка и внедрение сопряжены с уникальными проблемами, которые необходимо решить, чтобы обеспечить их успешное и ответственное внедрение.
- Доступность и качество данных: Получение высококачественных наборов данных по конкретной предметной области имеет решающее значение для обучения точных и надежных DSLM. Такие проблемы, как нехватка данных, предвзятость и шум, могут существенно повлиять на производительность модели.
- Вычислительные ресурсы: Обучение больших языковых моделей, особенно с нуля, может быть трудоемким, требующим значительных вычислительных ресурсов и специализированного оборудования.
- Экспертиза домена: Разработка DSLM требует сотрудничества между экспертами по искусственному интеллекту и специалистами в предметной области, чтобы обеспечить точное представление знаний и языковых моделей, специфичных для предметной области.
- Этические соображения: Как и любая другая система искусственного интеллекта, DSLM должны разрабатываться и внедряться с соблюдением строгих этических принципов, устраняя такие проблемы, как предвзятость, конфиденциальность и прозрачность.
Чтобы смягчить эти проблемы и обеспечить ответственную разработку и внедрение DSLM, важно внедрить передовой опыт, в том числе:
- Создание высококачественных наборов данных для конкретной предметной области и использование таких методов, как увеличение данных и перенос обучения, для преодоления нехватки данных.
- Использование распределенных вычислений и облачных ресурсов для удовлетворения вычислительных потребностей обучения больших языковых моделей.
- Содействие междисциплинарному сотрудничеству между исследователями искусственного интеллекта, экспертами в предметной области и заинтересованными сторонами для обеспечения точного представления знаний предметной области и соответствия потребностям отрасли.
- Внедрение надежных систем оценки и постоянного мониторинга для оценки эффективности модели, выявления предвзятостей и обеспечения этического и ответственного внедрения.
- Соблюдение отраслевых правил и рекомендаций, таких как HIPAA для здравоохранения или GDPR для конфиденциальности данных, для обеспечения соответствия и защиты конфиденциальной информации.
Заключение
Появление предметно-ориентированных языковых моделей знаменует собой важную веху в эволюции искусственного интеллекта и его интеграции в специализированные области. Адаптируя языковые модели к уникальным языковым моделям и контекстам различных отраслей, DSLM могут произвести революцию в том, как ИИ взаимодействует с этими областями и обслуживает их, повышая точность, актуальность и практическое применение.
Поскольку ИИ продолжает проникать в различные отрасли, спрос на DSLM будет только расти, что будет способствовать дальнейшему развитию и инновациям в этой области. Решая проблемы и внедряя передовой опыт, организации и исследователи могут использовать весь потенциал этих специализированных языковых моделей, открывая новые горизонты в области приложений искусственного интеллекта для конкретной предметной области.
Будущее ИИ заключается в его способности понимать и общаться в нюансах специализированных областей, а языковые модели, специфичные для предметной области, открывают путь к более контекстуализированной, точной и эффективной интеграции ИИ в разных отраслях.
