Artificiell allmän intelligens
Uppkomsten av domänspecifika språkmodeller
Beskrivning
Området för naturlig språkbehandling (NLP) och språkmodeller har upplevt en anmärkningsvärd transformation de senaste åren, driven av tillkomsten av kraftfulla stora språkmodeller (LLM) som GPT-4, PaLM och Llama. Dessa modeller, utbildade på massiva datamängder, har visat en imponerande förmåga att förstå och generera människoliknande text, vilket låser upp nya möjligheter inom olika domäner.
Men eftersom AI-tillämpningar fortsätter att penetrera olika branscher har ett växande behov uppstått av språkmodeller som är skräddarsydda för specifika domäner och deras unika språkliga nyanser. Gå in i domänspecifika språkmodeller, en ny typ av AI-system utformade för att förstå och generera språk inom ramen för specifika branscher eller kunskapsområden. Detta specialiserade tillvägagångssätt lovar att revolutionera sättet AI interagerar med och betjänar olika sektorer, vilket ökar noggrannheten, relevansen och praktiska tillämpningen av språkmodeller.
Nedan kommer vi att utforska uppkomsten av domänspecifika språkmodeller, deras betydelse, underliggande mekanik och verkliga tillämpningar inom olika branscher. Vi kommer också att prata om utmaningarna och bästa praxis förknippade med att utveckla och distribuera dessa specialiserade modeller, och utrusta dig med kunskapen för att utnyttja deras fulla potential.
Vad är domänspecifika språkmodeller?
Domänspecifika språkmodeller (DSLM) är en klass av AI-system som är specialiserade på att förstå och generera språk inom ramen för en viss domän eller bransch. Till skillnad från allmänna språkmodeller som tränas på olika datauppsättningar, finjusteras eller tränas DSLM:er från grunden på domänspecifika data, vilket gör det möjligt för dem att förstå och producera språk som är skräddarsytt för den unika terminologin, jargongen och språkliga mönster som är vanliga i den domänen.
Dessa modeller är utformade för att överbrygga klyftan mellan allmänna språkmodeller och de specialiserade språkkraven i olika branscher, såsom juridik, finans, hälsovård och vetenskaplig forskning. Genom att utnyttja domänspecifik kunskap och kontextuell förståelse kan DSLM:er leverera mer exakta och relevanta utdata, vilket förbättrar effektiviteten och användbarheten av AI-drivna lösningar inom dessa domäner.
Bakgrund och betydelse för DSLM
Ursprunget till DSLM:er kan spåras tillbaka till begränsningarna för allmänna språkmodeller när de tillämpas på domänspecifika uppgifter. Även om dessa modeller utmärker sig för att förstå och generera naturligt språk i bred bemärkelse, kämpar de ofta med nyanserna och komplexiteten i specialiserade domäner, vilket leder till potentiella felaktigheter eller feltolkningar.
När AI-tillämpningar i allt högre grad penetrerade olika branscher, ökade efterfrågan på skräddarsydda språkmodeller som effektivt kunde förstå och kommunicera inom specifika domäner exponentiellt. Detta behov, tillsammans med tillgången på stora domänspecifika datamängder och framsteg inom naturligt språkbehandlingsteknik, banade väg för utvecklingen av DSLM.
Betydelsen av DSLMs ligger i deras förmåga att förbättra noggrannheten, relevansen och den praktiska tillämpningen av AI-drivna lösningar inom specialiserade domäner. Genom att korrekt tolka och generera domänspecifikt språk kan dessa modeller underlätta effektivare kommunikations-, analys- och beslutsprocesser, vilket i slutändan driver ökad effektivitet och produktivitet inom olika branscher.
Hur domänspecifika språkmodeller fungerar
DSLM:er är vanligtvis byggda på grunden av stora språkmodeller, som är förtränade på stora mängder allmän textdata. Den viktigaste skillnaden ligger dock i finjusterings- eller omskolningsprocessen, där dessa modeller vidareutbildas på domänspecifika datauppsättningar, vilket gör att de kan specialisera sig på språkmönster, terminologi och sammanhang för särskilda branscher.
Det finns två primära metoder för att utveckla DSLM:er:
- Finjustera befintliga språkmodeller: I detta tillvägagångssätt finjusteras en förtränad språkmodell för allmänt bruk på domänspecifika data. Modellens vikter justeras och optimeras för att fånga måldomänens språkliga mönster och nyanser. Denna metod utnyttjar den befintliga kunskapen och kapaciteten hos basmodellen samtidigt som den anpassas till den specifika domänen.
- Träning från grunden: Alternativt kan DSLM:er tränas helt från början med hjälp av domänspecifika datamängder. Detta tillvägagångssätt innebär att bygga en språkmodellarkitektur och träna den på en stor mängd domänspecifik text, vilket gör det möjligt för modellen att lära sig krångligheterna i domänens språk direkt från data.
Oavsett tillvägagångssätt innebär utbildningsprocessen för DSLM:er att modellen exponeras för stora volymer domänspecifika textdata, såsom akademiska artiklar, juridiska dokument, finansiella rapporter eller medicinska register. Avancerade tekniker som överföringsinlärning, återvinningsförstärkt generering och snabb konstruktion används ofta för att förbättra modellens prestanda och anpassa den till måldomänen.
Verkliga tillämpningar av domänspecifika språkmodeller
Framväxten av DSLM har låst upp en mängd applikationer inom olika branscher, vilket revolutionerat sättet AI interagerar med och betjänar specialiserade domäner. Här är några anmärkningsvärda exempel:
Juridisk domän
Juridik LLM-assistent SaulLM-7B
Equall.ai ett AI-företag har helt nyligen introducerat SaulLM-7B, den första stora språkmodellen med öppen källkod som uttryckligen är skräddarsydd för den juridiska domänen.
Juridikområdet utgör en unik utmaning för språkmodeller på grund av dess intrikata syntax, specialiserade ordförråd och domänspecifika nyanser. Lagtexter, såsom kontrakt, domstolsbeslut och stadgar, kännetecknas av en distinkt språklig komplexitet som kräver en djup förståelse av det juridiska sammanhanget och terminologin.
SaulLM-7B är en språkmodell med 7 miljarder parametrar skapad för att övervinna den juridiska språkbarriären. Modellens utvecklingsprocess innefattar två kritiska steg: juridisk fortsatt förutbildning och finjustering av juridiska instruktioner.
- Juridisk fortsatt förträning: Grunden för SaulLM-7B bygger på Mistral 7B-arkitekturen, en kraftfull språkmodell med öppen källkod. Teamet på Equall.ai insåg dock behovet av specialiserad utbildning för att förbättra modellens juridiska kapacitet. För att uppnå detta sammanställde de en omfattande korpus av juridiska texter som spänner över 30 miljarder tokens från olika jurisdiktioner, inklusive USA, Kanada, Storbritannien, Europa och Australien.
Genom att exponera modellen för denna omfattande och mångsidiga juridiska datauppsättning under förutbildningsfasen, utvecklade SaulLM-7B en djup förståelse för nyanserna och komplexiteten i juridiskt språk. Detta tillvägagångssätt gjorde det möjligt för modellen att fånga de unika språkliga mönstren, terminologierna och sammanhangen som råder inom den juridiska domänen, vilket satte scenen för dess exceptionella prestation i juridiska uppgifter.
- Juridisk instruktion Finjustering: Även om förträning av juridiska data är avgörande, är det ofta inte tillräckligt för att möjliggöra sömlös interaktion och uppgiftsslutförande för språkmodeller. För att möta denna utmaning använde teamet på Equall.ai en ny instruktionsfinjusteringsmetod som utnyttjar juridiska datauppsättningar för att ytterligare förfina SaulLM-7B:s kapacitet.
Instruktionsfinjusteringsprocessen involverade två nyckelkomponenter: generiska instruktioner och juridiska instruktioner.
När SaulLM-7B-Instruct (den instruktionsinställda varianten) utvärderades på LegalBench-Instructs benchmark, en omfattande uppsättning juridiska uppgifter, etablerade en ny toppmodern, som överträffade den bästa instruktionsmodellen med öppen källkod med en betydande 11 % relativ förbättring.
Dessutom avslöjade en detaljerad analys av SaulLM-7B-Instructs prestanda dess överlägsna kapacitet inom fyra grundläggande juridiska förmågor: problemupptäckt, återkallande av regler, tolkning och retorikförståelse. Dessa områden kräver en djup förståelse av juridisk expertis, och SaulLM-7B-Instructs dominans inom dessa domäner är ett bevis på kraften i dess specialiserade utbildning.
Konsekvenserna av SaulLM-7B:s framgång sträcker sig långt bortom akademiska riktmärken. Genom att överbrygga klyftan mellan behandling av naturligt språk och den juridiska domänen har denna banbrytande modell potential att revolutionera hur jurister navigerar och tolkar komplext juridiskt material.
Biomedicin och hälsovård
GatorTron, Codex-Med, Galactica och Med-PaLM LLM
Medan LLMs för allmänna ändamål har visat anmärkningsvärda kapaciteter för att förstå och generera naturligt språk, kräver komplexiteten och nyanserna i medicinsk terminologi, kliniska anteckningar och sjukvårdsrelaterat innehåll specialiserade modeller som tränas på relevant data.
I spetsen för detta ligger initiativ som GatorTron, Codex-Med, Galactica och Med-PaLM, som var och en gör betydande framsteg i att utveckla LLM:er som är explicit utformade för vårdtillämpningar.
GatorTron: Banar vägen för kliniska LLM:er GatorTron, en tidig nybörjare inom hälsovårdens LLM:er, utvecklades för att undersöka hur system som använder ostrukturerade elektroniska hälsojournaler (EHR) kan dra nytta av kliniska LLM:er med miljarder parametrar. Utbildad från grunden på över 90 miljarder tokens, inklusive mer än 82 miljarder ord med avidentifierad klinisk text, visade GatorTron betydande förbättringar i olika uppgifter om klinisk naturspråksbearbetning (NLP), såsom klinisk konceptextraktion, medicinsk relationsextraktion, semantisk textlikhet , medicinsk naturligt språk slutledning och medicinsk fråga svar.
Codex-Med: Utforska GPT-3 för sjukvård QA Samtidigt som Codex-Med-studien inte introducerade en ny LLM, undersökte studien effektiviteten hos GPT-3.5-modeller, särskilt Codex och InstructGPT, när det gäller att svara på och resonera kring medicinska frågor i verkligheten. Genom att utnyttja tekniker som tankekedja och förstärkning av hämtning, uppnådde Codex-Med prestanda på mänsklig nivå på benchmarks som USMLE, MedMCQA och PubMedQA. Den här studien belyste potentialen hos allmänna LLM:er för QA-uppgifter inom hälso- och sjukvården med lämplig uppmaning och förstärkning.
Galactica: En målmedvetet utformad LLM för vetenskaplig kunskap Galactica, utvecklad av Anthropic, framstår som ett målmedvetet utformat LLM som syftar till att lagra, kombinera och resonera kring vetenskaplig kunskap, inklusive sjukvård. Till skillnad från andra LLM:er som utbildats på okurerad webbdata, består Galacticas utbildningskorpus av 106 miljarder tokens från högkvalitativa källor, såsom papper, referensmaterial och uppslagsverk. Utvärderad på uppgifter som PubMedQA, MedMCQA och USMLE, visade Galactica imponerande resultat och överträffade toppmoderna prestanda på flera riktmärken.
Med-PaLM: Anpassa språkmodeller till den medicinska domänen Med-PaLM, en variant av den kraftfulla PaLM LLM, använder en ny metod som kallas instruktionspromptjustering för att anpassa språkmodeller till den medicinska domänen. Genom att använda en mjuk prompt som ett initialt prefix, följt av uppgiftsspecifika mänskligt konstruerade uppmaningar och exempel, uppnådde Med-PaLM imponerande resultat på benchmarks som MultiMedQA, som inkluderar datauppsättningar som LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE och HealthSearchQA.
Även om dessa ansträngningar har gjort betydande framsteg står utvecklingen och spridningen av hälsovårdslärare inför flera utmaningar. Att säkerställa datakvalitet, ta itu med potentiella fördomar och upprätthålla strikta sekretess- och säkerhetsstandarder för känslig medicinsk data är de största problemen.
Dessutom kräver den medicinska kunskapens komplexitet och de höga insatserna i vårdtillämpningar rigorösa utvärderingsramverk och mänskliga utvärderingsprocesser. Med-PaLM-studien introducerade ett omfattande ramverk för mänsklig utvärdering, som bedömer aspekter som vetenskaplig konsensus, bevis på korrekta resonemang och möjligheten till skada, vilket betonar vikten av sådana ramar för att skapa säkra och pålitliga LLM:er.
Finans-och bankverksamhet
Finans LLM
Finance LLMs som BloombergGPT, FinBERT och FinGPT utnyttjar specialiserad utbildning i omfattande finansrelaterade datauppsättningar för att uppnå anmärkningsvärd noggrannhet i att analysera finansiella texter, bearbeta data och erbjuda insikter som speglar expertmänsklig analys. BloombergGPT, till exempel, med sin parameterstorlek på 50 miljarder, är finjusterad på en blandning av egenutvecklad finansiell data, som förkroppsligar en höjdpunkt av finansiella NLP-uppgifter.
Dessa modeller är inte bara avgörande för att automatisera rutinmässig finansiell analys och rapportering utan också för att utveckla komplexa uppgifter som bedrägeriupptäckt, riskhantering och algoritmisk handel. Integrationen av Retrieval-Augmented Generation (RAG) med dessa modeller berikar dem med kapaciteten att dra in ytterligare finansiella datakällor, vilket förbättrar deras analytiska förmåga.
Att skapa och finjustera dessa finansiella LLM för att uppnå domänspecifik expertis kräver dock avsevärda investeringar, vilket återspeglas i den relativt knappa närvaron av sådana modeller på marknaden. Trots kostnaden och bristen fungerar modeller som FinBERT och FinGPT tillgängliga för allmänheten som avgörande steg mot att demokratisera AI inom finans.
Med finjusterande strategier som standard- och instruktionsmetoder, blir finans-LLM:er allt skickligare på att tillhandahålla exakta, kontextuellt relevanta resultat som kan revolutionera finansiell rådgivning, prediktiv analys och övervakning av efterlevnad. De finjusterade modellernas prestanda överträffar generiska modeller, vilket signalerar deras oöverträffade domänspecifika användbarhet.
För en omfattande översikt av den transformativa rollen för generativ AI i finans, inklusive insikter om FinGPT, BloombergGPT och deras konsekvenser för branschen, överväg att utforska den detaljerade analysen som tillhandahålls artikeln om "Generativ AI inom finans: FinGPT, BloombergGPT & Beyond".
Programvaruteknik och programmering
Programvara och programmering LLM
I landskapet för mjukvaruutveckling och programmering gillar Large Language Models (LLMs). OpenAI:s Codex och Tabnin har dykt upp som transformativa verktyg. Dessa modeller ger utvecklare ett naturligt språkgränssnitt och flerspråkig kunskap, vilket gör att de kan skriva och översätta kod med oöverträffad effektivitet.
OpenAI Codex sticker ut med sitt naturliga språkgränssnitt och flerspråkiga kunskaper över olika programmeringsspråk, vilket erbjuder förbättrad kodförståelse. Dess prenumerationsmodell möjliggör flexibel användning.
Tabnine förbättrar kodningsprocessen med intelligent kodkomplettering, och erbjuder en gratisversion för enskilda användare och skalbara prenumerationsalternativ för professionella och företagsbehov.
För offlineanvändning har Mistral AI:s modell överlägsen prestanda för kodningsuppgifter jämfört med Llama-modeller, vilket ger ett optimalt val för lokal LLM-distribution, särskilt för användare med specifika prestanda- och hårdvaruresurser.
Molnbaserade LLMs gillar GeminiPro och GPT-4 ger ett brett spektrum av funktioner, med tvillingarna Pro som erbjuder multimodala funktioner och GPT-4 som utmärker sig i komplexa uppgifter. Valet mellan lokal och molninstallation beror på faktorer som skalbarhetsbehov, datasekretesskrav, kostnadsbegränsningar och användarvänlighet.
Pieces Copilot kapslar in denna flexibilitet genom att ge tillgång till en mängd olika LLM-körtider, både molnbaserade och lokala, vilket säkerställer att utvecklare har rätt verktyg för att stödja sina kodningsuppgifter, oavsett projektkrav. Detta inkluderar de senaste erbjudandena från OpenAI och Googles Gemini-modeller, var och en skräddarsydd för specifika aspekter av mjukvaruutveckling och programmering.
Utmaningar och bästa praxis
Även om potentialen för DSLM:er är enorm, kommer deras utveckling och implementering med unika utmaningar som måste åtgärdas för att säkerställa framgångsrik och ansvarsfull implementering.
- Datatillgänglighet och kvalitet: Att få domänspecifika datauppsättningar av hög kvalitet är avgörande för att träna korrekta och pålitliga DSLM:er. Frågor som databrist, bias och brus kan avsevärt påverka modellens prestanda.
- Beräkningsresurser: Att träna stora språkmodeller, särskilt från grunden, kan vara beräkningsintensivt och kräver betydande beräkningsresurser och specialiserad hårdvara.
- Domänkompetens: Att utveckla DSLM:er kräver samarbete mellan AI-experter och domänspecialister för att säkerställa en korrekt representation av domänspecifik kunskap och språkliga mönster.
- Etiska betänkligheter: Som med alla AI-system måste DSLM:er utvecklas och distribueras med strikta etiska riktlinjer, som tar itu med problem som partiskhet, integritet och transparens.
För att mildra dessa utmaningar och säkerställa en ansvarsfull utveckling och distribution av DSLM:er är det viktigt att anta bästa praxis, inklusive:
- Kurera domänspecifika datauppsättningar av hög kvalitet och använda tekniker som dataförstärkning och överföringsinlärning för att övervinna databrist.
- Utnyttja distribuerade dator- och molnresurser för att hantera beräkningskraven för att träna stora språkmodeller.
- Främja tvärvetenskapligt samarbete mellan AI-forskare, domänexperter och intressenter för att säkerställa korrekt representation av domänkunskap och anpassning till industrins behov.
- Implementera robusta utvärderingsramverk och kontinuerlig övervakning för att bedöma modellens prestanda, identifiera fördomar och säkerställa etisk och ansvarsfull implementering.
- Att följa branschspecifika regler och riktlinjer, såsom HIPAA för hälso- och sjukvård eller GDPR för datasekretess, för att säkerställa efterlevnad och skydda känslig information.
Slutsats
Uppkomsten av domänspecifika språkmodeller markerar en betydande milstolpe i utvecklingen av AI och dess integration i specialiserade domäner. Genom att skräddarsy språkmodeller till de unika språkliga mönstren och sammanhangen i olika branscher har DSLM:er potential att revolutionera hur AI interagerar med och betjänar dessa domäner, vilket förbättrar noggrannheten, relevansen och praktisk tillämpning.
När AI fortsätter att genomsyra olika sektorer kommer efterfrågan på DSLM bara att växa, vilket driver på ytterligare framsteg och innovationer inom detta område. Genom att ta itu med utmaningarna och anamma bästa praxis kan organisationer och forskare utnyttja den fulla potentialen hos dessa specialiserade språkmodeller och låsa upp nya gränser för domänspecifika AI-tillämpningar.
Framtiden för AI ligger i dess förmåga att förstå och kommunicera inom nyanserna av specialiserade domäner, och domänspecifika språkmodeller banar väg för en mer kontextualiserad, korrekt och effektfull integration av AI över branscher.
