ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป
การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาเฉพาะโดเมน
บทนำ
สาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และแบบจำลองภาษามีการเปลี่ยนแปลงอย่างน่าทึ่งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยได้รับแรงผลักดันจากการกำเนิดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อันทรงพลัง เช่น GPT-4, PaLM และ Llama โมเดลเหล่านี้ซึ่งได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่น่าประทับใจในการทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ ซึ่งปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในโดเมนต่างๆ
อย่างไรก็ตาม เนื่องจากแอปพลิเคชัน AI ยังคงเจาะเข้าไปในอุตสาหกรรมที่หลากหลาย จึงมีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับโมเดลภาษาที่ปรับให้เหมาะกับโดเมนเฉพาะและความแตกต่างทางภาษาที่เป็นเอกลักษณ์ เข้าสู่โมเดลภาษาเฉพาะโดเมน ซึ่งเป็นระบบ AI สายพันธุ์ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษาภายในบริบทของอุตสาหกรรมเฉพาะหรือสาขาความรู้ วิธีการเฉพาะทางนี้สัญญาว่าจะปฏิวัติวิธีที่ AI โต้ตอบและให้บริการแก่ภาคส่วนต่างๆ โดยยกระดับความแม่นยำ ความเกี่ยวข้อง และการประยุกต์ใช้แบบจำลองภาษาในทางปฏิบัติ
ด้านล่างนี้ เราจะสำรวจการเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาเฉพาะโดเมน ความสำคัญของโมเดล กลไกพื้นฐาน และแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงในอุตสาหกรรมต่างๆ นอกจากนี้เรายังจะพูดคุยเกี่ยวกับความท้าทายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและการปรับใช้โมเดลพิเศษเหล่านี้ เพื่อให้คุณมีความรู้เพื่อควบคุมศักยภาพของโมเดลเหล่านี้ได้อย่างเต็มที่
โมเดลภาษาเฉพาะโดเมนคืออะไร
โมเดลภาษาเฉพาะโดเมน (DSLM) คือคลาสของระบบ AI ที่เชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาภายในบริบทของโดเมนหรืออุตสาหกรรมเฉพาะ ต่างจากโมเดลภาษาเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไปที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลที่หลากหลาย DSLM ได้รับการปรับแต่งหรือฝึกฝนตั้งแต่เริ่มต้นกับข้อมูลเฉพาะโดเมน ทำให้สามารถเข้าใจและสร้างภาษาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับคำศัพท์เฉพาะ ศัพท์เฉพาะ และรูปแบบทางภาษาที่แพร่หลายในโดเมนนั้น
โมเดลเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างโมเดลภาษาทั่วไปและข้อกำหนดภาษาเฉพาะทางของอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น กฎหมาย การเงิน การดูแลสุขภาพ และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ด้วยการใช้ประโยชน์จากความรู้เฉพาะโดเมนและความเข้าใจตามบริบท DSLM สามารถส่งมอบผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพและการบังคับใช้ของโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภายในโดเมนเหล่านี้
ความเป็นมาและความสำคัญของ DSLM
ต้นกำเนิดของ DSLM สามารถสืบย้อนไปถึงข้อจำกัดของโมเดลภาษาสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปเมื่อนำไปใช้กับงานเฉพาะโดเมน แม้ว่าโมเดลเหล่านี้จะเก่งในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติในความหมายกว้างๆ แต่โมเดลเหล่านี้มักจะต่อสู้กับความแตกต่างและความซับซ้อนของโดเมนเฉพาะทาง ซึ่งนำไปสู่ความไม่ถูกต้องหรือการตีความที่ผิดที่อาจเกิดขึ้นได้
เนื่องจากแอปพลิเคชัน AI เจาะเข้าไปในอุตสาหกรรมที่หลากหลายมากขึ้น ความต้องการโมเดลภาษาที่ได้รับการปรับแต่งซึ่งสามารถเข้าใจและสื่อสารภายในโดเมนเฉพาะได้อย่างมีประสิทธิภาพก็เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ความต้องการนี้ ประกอบกับความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนขนาดใหญ่และความก้าวหน้าในเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ได้ปูทางไปสู่การพัฒนา DSLM
ความสำคัญของ DSLM อยู่ที่ความสามารถในการเพิ่มความแม่นยำ ความเกี่ยวข้อง และการใช้งานจริงของโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภายในขอบเขตเฉพาะทาง ด้วยการตีความและสร้างภาษาเฉพาะโดเมนอย่างแม่นยำ โมเดลเหล่านี้สามารถอำนวยความสะดวกในกระบวนการสื่อสาร การวิเคราะห์ และการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดจะขับเคลื่อนประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ
โมเดลภาษาเฉพาะโดเมนทำงานอย่างไร
โดยทั่วไปแล้ว DSLM จะถูกสร้างขึ้นบนรากฐานของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อมูลข้อความทั่วไปจำนวนมหาศาล อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างที่สำคัญอยู่ที่กระบวนการปรับแต่งหรือการฝึกอบรมใหม่ โดยที่แบบจำลองเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดข้อมูลเฉพาะโดเมน ซึ่งช่วยให้มีความเชี่ยวชาญในรูปแบบภาษา คำศัพท์เฉพาะทาง และบริบทของอุตสาหกรรมเฉพาะ
มีสองแนวทางหลักในการพัฒนา DSLM:
- ปรับแต่งโมเดลภาษาที่มีอยู่อย่างละเอียด: ในแนวทางนี้ โมเดลภาษาสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดในข้อมูลเฉพาะโดเมน น้ำหนักของโมเดลได้รับการปรับและปรับให้เหมาะสมเพื่อจับรูปแบบทางภาษาและความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ของโดเมนเป้าหมาย วิธีการนี้ใช้ประโยชน์จากความรู้และความสามารถที่มีอยู่ของโมเดลพื้นฐานในขณะเดียวกันก็ปรับให้เข้ากับโดเมนเฉพาะ
- การฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้น: หรืออีกทางหนึ่ง สามารถฝึกอบรม DSLM ทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้นโดยใช้ชุดข้อมูลเฉพาะโดเมน แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการสร้างสถาปัตยกรรมโมเดลภาษาและการฝึกอบรมบนคลังข้อความเฉพาะโดเมนจำนวนมหาศาล ทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้ความซับซ้อนของภาษาของโดเมนได้โดยตรงจากข้อมูล
กระบวนการฝึกอบรมสำหรับ DSLM เกี่ยวข้องกับการเปิดเผยแบบจำลองต่อข้อมูลข้อความเฉพาะโดเมนจำนวนมาก เช่น เอกสารทางวิชาการ เอกสารทางกฎหมาย รายงานทางการเงิน หรือเวชระเบียน เทคนิคขั้นสูง เช่น การเรียนรู้แบบถ่ายโอน การสร้างเสริมการดึงข้อมูล และวิศวกรรมที่รวดเร็ว มักใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลและปรับให้เข้ากับโดเมนเป้าหมาย
การใช้งานจริงของโมเดลภาษาเฉพาะโดเมน
การเพิ่มขึ้นของ DSLM ได้ปลดล็อกแอปพลิเคชันมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ โดยปฏิวัติวิธีที่ AI โต้ตอบและให้บริการโดเมนเฉพาะทาง นี่คือตัวอย่างบางส่วนที่น่าสังเกต:
โดเมนทางกฎหมาย
ผู้ช่วยกฎหมาย LLM SaulLM-7B
Equal.ai บริษัท AI เพิ่งเปิดตัวเมื่อไม่นานมานี้ ซาอูลLM-7Bซึ่งเป็นโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่รุ่นแรกที่ได้รับการปรับแต่งโดยเฉพาะสำหรับโดเมนทางกฎหมาย
สาขาวิชากฎหมายนำเสนอความท้าทายที่ไม่เหมือนใครสำหรับแบบจำลองภาษา เนื่องจากมีไวยากรณ์ที่ซับซ้อน คำศัพท์เฉพาะทาง และความแตกต่างเฉพาะโดเมน ตำราทางกฎหมาย เช่น สัญญา คำตัดสินของศาล และกฎเกณฑ์ มีลักษณะเฉพาะที่มีความซับซ้อนทางภาษาที่ชัดเจน ซึ่งต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับบริบทและคำศัพท์ทางกฎหมาย
SaulLM-7B เป็นโมเดลภาษาพารามิเตอร์จำนวน 7 พันล้านชุดที่สร้างขึ้นเพื่อเอาชนะอุปสรรคด้านภาษาทางกฎหมาย กระบวนการพัฒนาแบบจำลองเกี่ยวข้องกับสองขั้นตอนสำคัญ: การฝึกอบรมเบื้องต้นอย่างต่อเนื่องทางกฎหมาย และการปรับแต่งคำแนะนำทางกฎหมายโดยละเอียด
- การฝึกอบรมทางกฎหมายอย่างต่อเนื่อง: รากฐานของ SaulLM-7B สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรม Mistral 7B ซึ่งเป็นโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สอันทรงพลัง อย่างไรก็ตาม ทีมงานของ Equall.ai ตระหนักถึงความจำเป็นในการฝึกอบรมเฉพาะทางเพื่อเพิ่มขีดความสามารถทางกฎหมายของโมเดล เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ พวกเขาได้รวบรวมเนื้อหาทางกฎหมายที่กว้างขวางซึ่งครอบคลุมโทเค็นมากกว่า 30 พันล้านโทเค็นจากเขตอำนาจศาลที่หลากหลาย รวมถึงสหรัฐอเมริกา แคนาดา สหราชอาณาจักร ยุโรป และออสเตรเลีย
ด้วยการเปิดเผยแบบจำลองกับชุดข้อมูลทางกฎหมายที่กว้างขวางและหลากหลายนี้ในระหว่างขั้นตอนการเตรียมการ SaulLM-7B ได้พัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความแตกต่างและความซับซ้อนของภาษากฎหมาย แนวทางนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถจับรูปแบบทางภาษา คำศัพท์เฉพาะทาง และบริบทที่แพร่หลายในโดเมนทางกฎหมาย ทำให้เกิดประสิทธิภาพที่โดดเด่นในงานด้านกฎหมาย
- คำแนะนำทางกฎหมาย ปรับจูน: แม้ว่าการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อมูลทางกฎหมายเป็นสิ่งสำคัญ แต่มักจะไม่เพียงพอที่จะเปิดใช้งานการโต้ตอบที่ราบรื่นและการทำงานให้เสร็จสิ้นสำหรับโมเดลภาษา เพื่อจัดการกับความท้าทายนี้ ทีมงานที่ Equall.ai ได้ใช้วิธีการปรับแต่งการเรียนการสอนแบบใหม่ที่ใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลทางกฎหมายเพื่อปรับแต่งขีดความสามารถของ SaulLM-7B เพิ่มเติม
กระบวนการปรับแต่งคำสั่งโดยละเอียดประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสองประการ ได้แก่ คำแนะนำทั่วไปและคำแนะนำทางกฎหมาย
เมื่อได้รับการประเมินโดยใช้เกณฑ์มาตรฐาน LegalBench-Instruct ซึ่งเป็นชุดงานทางกฎหมายที่ครอบคลุม SaulLM-7B-Instruct (ตัวแปรที่ปรับแต่งคำสั่ง) ได้สร้างสิ่งล้ำสมัยใหม่ ซึ่งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลการสอนแบบโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุดด้วยคุณสมบัติที่สำคัญ การปรับปรุงสัมพันธ์ 11%
นอกจากนี้ การวิเคราะห์แบบละเอียดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ SaulLM-7B-Instruct ยังเผยให้เห็นถึงความสามารถที่เหนือกว่าในความสามารถทางกฎหมายหลักสี่ประการ ได้แก่ การจำแนกประเด็น การเรียกคืนกฎ การตีความ และการทำความเข้าใจวาทศิลป์ พื้นที่เหล่านี้ต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในความเชี่ยวชาญทางกฎหมาย และการครอบงำของ SaulLM-7B-Instruct ในขอบเขตเหล่านี้เป็นข้อพิสูจน์ถึงพลังของการฝึกอบรมเฉพาะทาง
ความสำเร็จของ SaulLM-7B มีความหมายมากกว่าเกณฑ์มาตรฐานทางวิชาการ ด้วยการเชื่อมช่องว่างระหว่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติและโดเมนทางกฎหมาย โมเดลบุกเบิกนี้มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีที่ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายนำทางและตีความเนื้อหาทางกฎหมายที่ซับซ้อน
ชีวการแพทย์และการดูแลสุขภาพ
เกเตอร์ตรอน, Codex-Med, Galactica และ Med-PaLM LLM
ในขณะที่ LLM สำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาธรรมชาติ ความซับซ้อนและความแตกต่างของคำศัพท์ทางการแพทย์ บันทึกทางคลินิก และเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพต้องการแบบจำลองเฉพาะทางที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
แนวหน้าคือโครงการริเริ่มต่างๆ เช่น GatorTron, Codex-Med, Galactica และ Med-PaLM ซึ่งแต่ละโครงการมีความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการพัฒนา LLM ที่ออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพ
เกเตอร์ตรอน: การปูทางสำหรับ LLM ทางคลินิก GatorTron ซึ่งเป็นผู้เข้ามาใหม่ในสาขา LLM ด้านการดูแลสุขภาพ ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อตรวจสอบว่าระบบที่ใช้บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) แบบไม่มีโครงสร้างจะได้รับประโยชน์จาก LLM ทางคลินิกที่มีพารามิเตอร์นับพันล้านได้อย่างไร GatorTron ได้รับการฝึกอบรมตั้งแต่เริ่มต้นบนโทเค็นมากกว่า 90 พันล้านคำ ซึ่งรวมถึงข้อความทางคลินิกที่ไม่ระบุตัวตนมากกว่า 82 พันล้านคำ แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงที่สำคัญในงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติทางคลินิก (NLP) ต่างๆ เช่น การดึงแนวคิดทางคลินิก การดึงข้อมูลความสัมพันธ์ทางการแพทย์ ความคล้ายคลึงกันของข้อความเชิงความหมาย การอนุมานภาษาธรรมชาติทางการแพทย์ และการตอบคำถามทางการแพทย์
Codex-Med: สำรวจ GPT-3 สำหรับ QA ด้านการดูแลสุขภาพ แม้ว่าจะไม่ได้แนะนำ LLM ใหม่ แต่การศึกษาของ Codex-Med ก็สำรวจประสิทธิภาพของโมเดล GPT-3.5 โดยเฉพาะ Codex และ InstructGPT ในการตอบและให้เหตุผลเกี่ยวกับคำถามทางการแพทย์ในโลกแห่งความเป็นจริง ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคนิคต่างๆ เช่น การกระตุ้นห่วงโซ่ความคิดและการดึงข้อมูลเสริม Codex-Med บรรลุประสิทธิภาพระดับมนุษย์บนเกณฑ์มาตรฐาน เช่น USMLE, MedMCQA และ PubMedQA การศึกษานี้เน้นย้ำถึงศักยภาพของ LLM ทั่วไปสำหรับงาน QA ด้านการดูแลสุขภาพด้วยการกระตุ้นเตือนและเสริมอย่างเหมาะสม
Galactica: LLM ที่ออกแบบมาเพื่อความรู้ทางวิทยาศาสตร์โดยเฉพาะ Galacticaพัฒนาโดย Anthropic มีความโดดเด่นในฐานะ LLM ที่ได้รับการออกแบบโดยมีจุดประสงค์โดยมีเป้าหมายเพื่อจัดเก็บ รวบรวม และให้เหตุผลเกี่ยวกับความรู้ทางวิทยาศาสตร์ รวมถึงการดูแลสุขภาพ แตกต่างจาก LLM อื่นๆ ที่ได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลเว็บที่ไม่ได้รับการดูแล คลังข้อมูลการฝึกอบรมของ Galactica ประกอบด้วยโทเค็น 106 พันล้านโทเค็นจากแหล่งข้อมูลคุณภาพสูง เช่น เอกสาร เอกสารอ้างอิง และสารานุกรม จากการประเมินในงานต่างๆ เช่น PubMedQA, MedMCQA และ USMLE Galactica แสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ ซึ่งเหนือกว่าประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ
เมด-ปาล์ม: การจัดแนวโมเดลภาษาให้สอดคล้องกับโดเมนทางการแพทย์ เมด-ปาล์มซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของ PaLM LLM อันทรงพลัง ใช้วิธีการใหม่ที่เรียกว่า การปรับแต่งพร้อมท์คำสั่ง เพื่อจัดแบบจำลองภาษาให้สอดคล้องกับขอบเขตทางการแพทย์ ด้วยการใช้ซอฟต์พรอมต์เป็นคำนำหน้า ตามด้วยพรอมต์และตัวอย่างที่ออกแบบโดยมนุษย์เฉพาะงาน Med-PaLM บรรลุผลลัพธ์ที่น่าประทับใจบนการวัดประสิทธิภาพ เช่น MultiMedQA ซึ่งรวมถึงชุดข้อมูล เช่น LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE และ HealthSearchQA
แม้ว่าความพยายามเหล่านี้จะสร้างความก้าวหน้าครั้งสำคัญ แต่การพัฒนาและการปรับใช้ LLM ด้านการดูแลสุขภาพก็เผชิญกับความท้าทายหลายประการ การรับรองคุณภาพของข้อมูล การจัดการกับอคติที่อาจเกิดขึ้น และการรักษามาตรฐานความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่เข้มงวดสำหรับข้อมูลทางการแพทย์ที่ละเอียดอ่อนถือเป็นข้อกังวลหลัก
นอกจากนี้ ความซับซ้อนของความรู้ทางการแพทย์และความเสี่ยงสูงที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพจำเป็นต้องมีกรอบการประเมินที่เข้มงวดและกระบวนการประเมินโดยมนุษย์ การศึกษาของ Med-PaLM ได้นำเสนอกรอบการประเมินโดยมนุษย์ที่ครอบคลุม โดยประเมินแง่มุมต่างๆ เช่น ฉันทามติทางวิทยาศาสตร์ หลักฐานของการให้เหตุผลที่ถูกต้อง และความเป็นไปได้ที่จะเกิดอันตราย โดยเน้นถึงความสำคัญของกรอบการทำงานดังกล่าวในการสร้าง LLM ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้
การเงินและการธนาคาร
การเงิน LLM
LLM ทางการเงิน เช่น BloombergGPT, FinBERT และ FinGPT ใช้ประโยชน์จากการฝึกอบรมเฉพาะทางเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเงินที่กว้างขวาง เพื่อให้ได้ความแม่นยำที่น่าทึ่งในการวิเคราะห์ข้อความทางการเงิน การประมวลผลข้อมูล และการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่สะท้อนการวิเคราะห์โดยผู้เชี่ยวชาญ ตัวอย่างเช่น BloombergGPT ซึ่งมีขนาดพารามิเตอร์ 50 พันล้าน ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดจากการผสมผสานข้อมูลทางการเงินที่เป็นกรรมสิทธิ์ รวบรวมงาน NLP ทางการเงินระดับสุดยอด
โมเดลเหล่านี้ไม่เพียงแต่เป็นส่วนสำคัญในการวิเคราะห์และการรายงานทางการเงินตามปกติตามปกติเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการพัฒนางานที่ซับซ้อน เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การจัดการความเสี่ยง และการซื้อขายด้วยอัลกอริทึม การบูรณาการของ การดึงข้อมูล-Augmented Generation (RAG) ด้วยโมเดลเหล่านี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการดึงแหล่งข้อมูลทางการเงินเพิ่มเติม และเพิ่มขีดความสามารถในการวิเคราะห์
อย่างไรก็ตาม การสร้างและปรับแต่ง LLM ทางการเงินเหล่านี้เพื่อให้บรรลุความเชี่ยวชาญเฉพาะโดเมนนั้นเกี่ยวข้องกับการลงทุนจำนวนมาก ซึ่งสะท้อนให้เห็นการมีอยู่ที่ค่อนข้างหายากของโมเดลดังกล่าวในตลาด แม้จะมีต้นทุนและความขาดแคลน แต่โมเดลอย่าง FinBERT และ FinGPT ที่พร้อมให้บริการแก่สาธารณะถือเป็นก้าวสำคัญในการทำให้ AI กลายเป็นประชาธิปไตยในด้านการเงิน
ด้วยกลยุทธ์การปรับแต่งอย่างละเอียด เช่น มาตรฐานและวิธีการสอน LLM ทางการเงินเริ่มมีความเชี่ยวชาญมากขึ้นในการให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบท ซึ่งสามารถปฏิวัติการให้คำปรึกษาทางการเงิน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการติดตามการปฏิบัติตามข้อกำหนด ประสิทธิภาพของโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดนั้นเหนือกว่าโมเดลทั่วไป โดยส่งสัญญาณถึงประโยชน์ใช้สอยเฉพาะโดเมนที่ไม่มีใครเทียบได้
หากต้องการดูภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับบทบาทการเปลี่ยนแปลงของ generative AI ในด้านการเงิน รวมถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ FinGPT, BloombergGPT และผลกระทบที่มีต่ออุตสาหกรรม โปรดพิจารณาดูการวิเคราะห์โดยละเอียดในบทความเรื่อง “AI เจนเนอเรชั่นในด้านการเงิน: FinGPT, BloombergGPT & Beyond"
วิศวกรรมซอฟต์แวร์และการเขียนโปรแกรม
ซอฟต์แวร์และการเขียนโปรแกรม LLM
ในแนวนอนของการพัฒนาซอฟต์แวร์และการเขียนโปรแกรม Large Language Models (LLM) ชอบ Codex ของ OpenAI และ ทับนี ได้กลายเป็นเครื่องมือในการเปลี่ยนแปลง โมเดลเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนามีอินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติและความสามารถหลายภาษา ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนและแปลโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
OpenAI Codex โดดเด่นด้วยอินเทอร์เฟซภาษาที่เป็นธรรมชาติและความสามารถหลายภาษาสำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ ช่วยให้เข้าใจโค้ดได้ดียิ่งขึ้น รูปแบบการสมัครสมาชิกช่วยให้การใช้งานมีความยืดหยุ่น
Tabnine ปรับปรุงกระบวนการเขียนโค้ดด้วยการเติมโค้ดอัจฉริยะ โดยเสนอเวอร์ชันฟรีสำหรับผู้ใช้แต่ละราย และตัวเลือกการสมัครรับข้อมูลที่ปรับขนาดได้ตามความต้องการระดับมืออาชีพและองค์กร
สำหรับการใช้งานแบบออฟไลน์ โมเดลของ Mistral AI มีประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในงานเขียนโค้ดเมื่อเปรียบเทียบกับรุ่น Llama ซึ่งนำเสนอทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการปรับใช้ LLM ในพื้นที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่ต้องพิจารณาประสิทธิภาพเฉพาะและทรัพยากรฮาร์ดแวร์
LLM บนคลาวด์เช่น ราศีเมถุนโปร และ GPT-4 มอบความสามารถที่หลากหลายด้วย เมถุน Pro นำเสนอฟังก์ชันการทำงานหลายรูปแบบและ GPT-4 ที่เป็นเลิศในงานที่ซับซ้อน ทางเลือกระหว่างการปรับใช้ภายในเครื่องและบนคลาวด์ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ความต้องการในการขยายขนาด ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ข้อจำกัดด้านต้นทุน และความสะดวกในการใช้งาน
Pieces Copilot สรุปความยืดหยุ่นนี้โดยให้การเข้าถึงรันไทม์ LLM ที่หลากหลาย ทั้งบนคลาวด์และในพื้นที่ เพื่อให้มั่นใจว่านักพัฒนามีเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อรองรับงานเขียนโค้ด โดยไม่คำนึงถึงข้อกำหนดของโปรเจ็กต์ ซึ่งรวมถึงข้อเสนอล่าสุดจาก OpenAI และรุ่น Gemini ของ Google ซึ่งแต่ละรุ่นได้รับการปรับแต่งสำหรับลักษณะเฉพาะของการพัฒนาซอฟต์แวร์และการเขียนโปรแกรม
ความท้าทายและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
แม้ว่าศักยภาพของ DSLM จะมีอยู่มากมาย แต่การพัฒนาและการใช้งานมาพร้อมกับความท้าทายเฉพาะตัวที่ต้องแก้ไขเพื่อให้แน่ใจว่าการดำเนินการจะประสบความสำเร็จและมีความรับผิดชอบ
- ความพร้อมใช้งานและคุณภาพของข้อมูล: การได้รับชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนคุณภาพสูงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการฝึกอบรม DSLM ที่แม่นยำและเชื่อถือได้ ปัญหาต่างๆ เช่น ความขาดแคลนของข้อมูล อคติ และสัญญาณรบกวนอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพของโมเดล
- ทรัพยากรการคำนวณ: การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งตั้งแต่เริ่มต้น อาจต้องใช้การประมวลผลอย่างเข้มข้น โดยต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณจำนวนมากและฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง
- ความเชี่ยวชาญด้านโดเมน: การพัฒนา DSLM ต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างผู้เชี่ยวชาญ AI และผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเพื่อให้แน่ใจว่าการนำเสนอความรู้เฉพาะโดเมนและรูปแบบทางภาษาได้อย่างถูกต้อง
- ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม: เช่นเดียวกับระบบ AI อื่นๆ DSLM จะต้องได้รับการพัฒนาและปรับใช้ตามหลักเกณฑ์ด้านจริยธรรมที่เข้มงวด โดยจัดการกับข้อกังวลต่างๆ เช่น อคติ ความเป็นส่วนตัว และความโปร่งใส
เพื่อบรรเทาความท้าทายเหล่านี้และรับประกันการพัฒนาและการปรับใช้ DSLM อย่างมีความรับผิดชอบ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องนำแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดมาใช้ ซึ่งรวมถึง:
- การดูแลจัดการชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนคุณภาพสูง และใช้เทคนิค เช่น การเพิ่มข้อมูล และการถ่ายโอนการเรียนรู้เพื่อเอาชนะความขาดแคลนข้อมูล
- ใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบกระจายและทรัพยากรระบบคลาวด์เพื่อจัดการกับความต้องการด้านการคำนวณของการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่
- ส่งเสริมการทำงานร่วมกันแบบสหวิทยาการระหว่างนักวิจัย AI ผู้เชี่ยวชาญในโดเมน และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อให้แน่ใจว่าการนำเสนอความรู้ในโดเมนนั้นถูกต้องและสอดคล้องกับความต้องการของอุตสาหกรรม
- การใช้กรอบการประเมินที่แข็งแกร่งและการติดตามอย่างต่อเนื่องเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง ระบุอคติ และรับประกันการใช้งานอย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ
- ปฏิบัติตามกฎระเบียบและแนวทางเฉพาะอุตสาหกรรม เช่น HIPAA สำหรับการดูแลสุขภาพหรือ GDPR สำหรับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เพื่อให้มั่นใจถึงการปฏิบัติตามและปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
สรุป
การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาเฉพาะโดเมนถือเป็นก้าวสำคัญในวิวัฒนาการของ AI และการบูรณาการเข้ากับโดเมนเฉพาะทาง ด้วยการปรับแต่งโมเดลภาษาให้เข้ากับรูปแบบภาษาและบริบทที่เป็นเอกลักษณ์ของอุตสาหกรรมต่างๆ DSLM มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีที่ AI โต้ตอบและให้บริการโดเมนเหล่านี้ เพิ่มความแม่นยำ ความเกี่ยวข้อง และการใช้งานจริง
ในขณะที่ AI ยังคงแทรกซึมอยู่ในภาคส่วนที่หลากหลาย ความต้องการ DSLM ก็มีแต่เพิ่มขึ้น ขับเคลื่อนความก้าวหน้าและนวัตกรรมเพิ่มเติมในสาขานี้ ด้วยการจัดการกับความท้าทายและนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดมาใช้ องค์กรและนักวิจัยจะสามารถควบคุมศักยภาพของโมเดลภาษาเฉพาะทางเหล่านี้ได้อย่างเต็มที่ ปลดล็อกขอบเขตใหม่ในแอปพลิเคชัน AI เฉพาะโดเมน
อนาคตของ AI อยู่ที่ความสามารถในการทำความเข้าใจและสื่อสารภายในความแตกต่างของโดเมนเฉพาะทาง และโมเดลภาษาเฉพาะโดเมนกำลังปูทางสำหรับการบูรณาการ AI ตามบริบท ถูกต้อง และมีประสิทธิภาพมากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ
