Штучний загальний інтелект
Поява моделей предметно-орієнтованих мов
Вступ
Сфера обробки природної мови (NLP) і мовних моделей зазнала значних змін за останні роки, що спонукало появу потужних великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-4, PaLM і Llama. Ці моделі, навчені на величезних наборах даних, продемонстрували вражаючу здатність розуміти та генерувати текст, схожий на людину, відкриваючи нові можливості в різних сферах.
Однак, оскільки програми штучного інтелекту продовжують проникати в різні галузі, зростає потреба в мовних моделях, адаптованих до конкретних областей та їхніх унікальних лінгвістичних нюансів. Введіть предметно-орієнтовані мовні моделі, нове покоління систем штучного інтелекту, призначених для розуміння та створення мови в контексті певних галузей або областей знань. Цей спеціалізований підхід обіцяє революціонізувати спосіб взаємодії ШІ з різними секторами та їх обслуговування, підвищуючи точність, релевантність і практичне застосування мовних моделей.
Нижче ми досліджуємо розвиток предметно-орієнтованих мовних моделей, їхнє значення, основні механізми та реальні застосування в різних галузях. Ми також поговоримо про проблеми та найкращі практики, пов’язані з розробкою та розгортанням цих спеціалізованих моделей, надавши вам знання, щоб повністю використовувати їхній потенціал.
Що таке моделі доменно-орієнтованих мов?
Доменно-орієнтовані мовні моделі (DSLM) — це клас систем штучного інтелекту, які спеціалізуються на розумінні та створенні мови в контексті певної області чи галузі. На відміну від мовних моделей загального призначення, навчених на різноманітних наборах даних, DSLM налаштовані або навчені з нуля на специфічних для домену даних, що дозволяє їм розуміти та створювати мову, адаптовану до унікальної термінології, жаргону та лінгвістичних шаблонів, поширених у цій області.
Ці моделі розроблено для подолання розриву між загальними мовними моделями та спеціалізованими мовними вимогами різних галузей, таких як юридична, фінансова, охорона здоров’я та наукові дослідження. Використовуючи предметно-специфічні знання та розуміння контексту, DSLM можуть надавати більш точні та релевантні результати, підвищуючи ефективність і застосовність рішень, керованих ШІ, у цих областях.
Передумови та значення DSLM
Витоки DSLM можна простежити до обмежень мовних моделей загального призначення при застосуванні до предметно-спеціальних завдань. Хоча ці моделі чудово розуміють і генерують природну мову в широкому сенсі, вони часто борються з нюансами та складністю спеціалізованих областей, що призводить до потенційних неточностей або неправильного тлумачення.
У міру того, як додатки штучного інтелекту все більше проникали в різні галузі, попит на адаптовані мовні моделі, які могли б ефективно розуміти та спілкуватися в конкретних областях, зростав експоненціально. Ця потреба в поєднанні з наявністю великих доменно-спеціальних наборів даних і прогресом у техніках обробки природної мови проклали шлях до розробки DSLM.
Значення DSLM полягає в їх здатності підвищувати точність, актуальність і практичне застосування рішень, керованих штучним інтелектом, у спеціалізованих областях. Завдяки точному тлумаченню та генеруванню предметно-орієнтованої мови ці моделі можуть сприяти більш ефективній комунікації, аналізу та процесам прийняття рішень, зрештою сприяючи підвищенню ефективності та продуктивності в різних галузях.
Як працюють моделі доменно-орієнтованих мов
DSLM зазвичай будуються на основі великих мовних моделей, які попередньо навчаються на величезних обсягах загальних текстових даних. Однак ключова відмінність полягає в процесі тонкого налаштування або перепідготовки, коли ці моделі додатково навчаються на предметних наборах даних, що дозволяє їм спеціалізуватися на мовних моделях, термінології та контексті певних галузей.
Існує два основні підходи до розробки DSLM:
- Тонка настройка існуючих мовних моделей: у цьому підході попередньо навчена мовна модель загального призначення налаштовується на предметно-спеціальні дані. Вагові коефіцієнти моделі налаштовані та оптимізовані, щоб охопити лінгвістичні моделі та нюанси цільової області. Цей метод використовує наявні знання та можливості базової моделі, одночасно адаптуючи її до конкретної області.
- Навчання з нуля: Крім того, DSLM можна навчити повністю з нуля, використовуючи доменно-спеціальні набори даних. Цей підхід передбачає створення архітектури мовної моделі та її навчання на величезному масиві предметно-специфічного тексту, що дозволяє моделі вивчати тонкощі мови домену безпосередньо з даних.
Незалежно від підходу, процес навчання для DSLM включає в себе вплив моделі на великі обсяги предметно-специфічних текстових даних, таких як академічні статті, юридичні документи, фінансові звіти або медичні записи. Для покращення продуктивності моделі та її адаптації до цільової області часто використовуються розширені методи, такі як навчання передачі, генерація з доповненим пошуком і оперативна інженерія.
Застосування предметно-орієнтованих мовних моделей у реальних умовах
Розвиток DSLM розблокував безліч додатків у різних галузях, революціонізувавши спосіб взаємодії ШІ зі спеціалізованими доменами та їх обслуговування. Ось кілька яскравих прикладів:
Юридичний домен
Асистент магістра права SaulLM-7B
Equall.ai компанія штучного інтелекту нещодавно представила SaulLM-7B, першої великої мовної моделі з відкритим кодом, розробленої спеціально для юридичної сфери.
Сфера права представляє унікальний виклик для мовних моделей через її складний синтаксис, спеціалізований словниковий запас і специфічні нюанси. Юридичні тексти, такі як контракти, судові рішення та статути, характеризуються виразною лінгвістичною складністю, що вимагає глибокого розуміння правового контексту та термінології.
SaulLM-7B — це модель мови з 7 мільярдами параметрів, створена для подолання юридичного мовного бар’єру. Процес розробки моделі включає два критичні етапи: продовження попередньої підготовки з правових питань та доопрацювання правових інструкцій.
- Юридична продовжена попередня підготовка: основа SaulLM-7B побудована на архітектурі Mistral 7B, потужній мовній моделі з відкритим кодом. Однак команда Equall.ai визнала потребу в спеціалізованому навчанні для підвищення юридичних можливостей моделі. Щоб досягти цього, вони підготували великий корпус юридичних текстів, що охоплює понад 30 мільярдів токенів з різних юрисдикцій, включаючи Сполучені Штати, Канаду, Сполучене Королівство, Європу та Австралію.
Піддаючи модель цьому величезному та різноманітному правовому набору даних на етапі попереднього навчання, SaulLM-7B розвинув глибоке розуміння нюансів і складності юридичної мови. Цей підхід дозволив моделі охопити унікальні лінгвістичні шаблони, термінологію та контексти, поширені в юридичній сфері, заклавши основу для її виняткової ефективності в юридичних завданнях.
- Правова інструкція Тонка настройка: хоча попередня підготовка щодо юридичних даних має вирішальне значення, її часто недостатньо для безперебійної взаємодії та виконання завдань для мовних моделей. Щоб вирішити цю проблему, команда Equall.ai застосувала новий метод тонкого налаштування інструкцій, який використовує юридичні набори даних для подальшого вдосконалення можливостей SaulLM-7B.
Процес тонкого налаштування інструкцій включав два ключові компоненти: загальні інструкції та юридичні інструкції.
За результатами порівняльного тесту LegalBench-Instruct, всебічного набору юридичних завдань, SaulLM-7B-Instruct (варіант, налаштований на інструкції) запровадив новий рівень техніки, перевершуючи найкращу модель інструктажу з відкритим кодом на значну 11% відносного покращення.
Крім того, детальний аналіз продуктивності SaulLM-7B-Instruct виявив його чудові можливості щодо чотирьох основних юридичних можливостей: виявлення проблем, пригадування правил, інтерпретація та розуміння риторики. Ці сфери вимагають глибокого розуміння юридичної експертизи, і домінування SaulLM-7B-Instruct у цих областях є свідченням потужності його спеціалізованої підготовки.
Наслідки успіху SaulLM-7B виходять далеко за рамки академічних тестів. Подолаючи розрив між обробкою природної мови та юридичною сферою, ця новаторська модель має потенціал революціонізувати спосіб, у який юристи орієнтуються та тлумачать складний юридичний матеріал.
Біомедицина та охорона здоров'я
GatorTron, Codex-Med, Galactica та Med-PaLM LLM
У той час як LLM загального призначення продемонстрували надзвичайні можливості в розумінні та створенні природної мови, складності та нюанси медичної термінології, клінічних приміток і контенту, пов’язаного з охороною здоров’я, вимагають спеціалізованих моделей, навчених на відповідних даних.
На передньому краї цього — такі ініціативи, як GatorTron, Codex-Med, Galactica та Med-PaLM, кожна з яких досягла значних успіхів у розробці LLM, спеціально розроблених для застосування в охороні здоров’я.
GatorTron: Прокладаючи шлях для клінічних LLMs GatorTron, один із перших учасників у галузі LLMs охорони здоров’я, був розроблений, щоб дослідити, як системи, що використовують неструктуровані електронні записи про стан здоров’я (EHR), можуть отримати вигоду від клінічних LLM з мільярдами параметрів. Навчаючись з нуля на більш ніж 90 мільярдах токенів, включаючи понад 82 мільярди слів деідентифікованого клінічного тексту, GatorTron продемонстрував значні покращення в різних завданнях обробки клінічної природної мови (NLP), таких як вилучення клінічних концепцій, вилучення медичних зв’язків, семантична текстова подібність , медичні висновки з природної мови та відповіді на медичні запитання.
Кодекс-Мед: Вивчення GPT-3 для забезпечення якості охорони здоров’я Хоча дослідження Codex-Med не представляє новий LLM, дослідження Codex-Med вивчало ефективність моделей GPT-3.5, зокрема Codex і InstructGPT, у відповідях і міркуваннях щодо реальних медичних питань. Застосовуючи такі методи, як підказка за ланцюгом думок і розширення пошуку, Codex-Med досягла продуктивності на рівні людини за такими тестами, як USMLE, MedMCQA та PubMedQA. Це дослідження підкреслило потенціал загальних LLM для завдань QA охорони здоров’я з відповідними підказками та доповненнями.
Галактика: Цілеспрямовано розроблений LLM для наукових знань Галактика, розроблений Anthropic, виділяється як цілеспрямовано розроблений LLM, спрямований на зберігання, об’єднання та міркування про наукові знання, включно з охороною здоров’я. На відміну від інших LLM, які навчаються на непідготовлених веб-даних, навчальний корпус Galactica складається з 106 мільярдів токенів із високоякісних джерел, таких як статті, довідкові матеріали та енциклопедії. У таких завданнях, як PubMedQA, MedMCQA та USMLE, Galactica продемонструвала вражаючі результати, перевищивши найсучасніші показники за кількома тестами.
Med-PaLM: Приведення мовних моделей до сфери медицини Med-PaLM, варіант потужного PaLM LLM, використовує новий підхід, який називається налаштуванням інструкцій, щоб узгодити мовні моделі з медичною сферою. Використовуючи м’яку підказку як початковий префікс, а потім інструкції та приклади, розроблені людиною для конкретного завдання, Med-PaLM досяг вражаючих результатів у таких тестах, як MultiMedQA, який включає такі набори даних, як LiveQA TREC 2017, MedicationQA, PubMedQA, MMLU, MedMCQA, USMLE і HealthSearchQA.
Незважаючи на те, що ці зусилля досягли значних успіхів, розробка та розгортання LLM у сфері охорони здоров’я стикається з кількома проблемами. Забезпечення якості даних, усунення потенційних упереджень і дотримання суворих стандартів конфіденційності та безпеки конфіденційних медичних даних є основними проблемами.
Крім того, складність медичних знань і високі ставки, пов’язані з додатками в галузі охорони здоров’я, вимагають суворих систем оцінювання та процесів оцінювання людьми. Дослідження Med-PaLM запровадило всеосяжну структуру оцінки людини, оцінюючи такі аспекти, як науковий консенсус, докази правильного міркування та можливість шкоди, підкреслюючи важливість таких структур для створення безпечних і надійних LLM.
Фінансово-банківська
Фінанси LLM
Фінансові LLM, такі як BloombergGPT, FinBERT і FinGPT, використовують спеціалізоване навчання на обширних наборах даних, пов’язаних з фінансами, щоб досягти надзвичайної точності в аналізі фінансових текстів, обробці даних і пропонувати ідеї, які віддзеркалюють експертний людський аналіз. Наприклад, BloombergGPT із розміром параметрів у 50 мільярдів точно налаштований на суміші власних фінансових даних, що втілює вершину фінансових завдань NLP.
Ці моделі є ключовими не лише для автоматизації рутинного фінансового аналізу та звітності, але й для вдосконалення таких складних завдань, як виявлення шахрайства, управління ризиками та алгоритмічна торгівля. Інтеграція Пошуково-доповнена генерація (RAG) з цими моделями збагачує їх можливостями залучати додаткові джерела фінансових даних, покращуючи їхні аналітичні можливості.
Однак створення та налагодження цих фінансових LLM для досягнення спеціалізованих предметних знань вимагає значних інвестицій, що відображається у відносно незначній кількості таких моделей на ринку. Незважаючи на вартість і дефіцит, такі моделі, як FinBERT і FinGPT, доступні для громадськості, є важливими кроками до демократизації ШІ у фінансах.
За допомогою стратегій тонкого налаштування, таких як стандартні та навчальні методи, фінансові LLM стають все більш вправними у наданні точних, контекстуально відповідних результатів, які могли б революціонізувати фінансове консультування, прогнозний аналіз і моніторинг відповідності. Ефективність точно налаштованих моделей перевершує загальні моделі, що свідчить про їх неперевершену корисність для конкретної області.
Щоб отримати вичерпний огляд трансформаційної ролі генеративного штучного інтелекту у фінансах, включно з уявленнями про FinGPT, BloombergGPT та їхні наслідки для галузі, подумайте про детальний аналіз статті про «Генеративний штучний інтелект у фінансах: FinGPT, BloombergGPT і інше».
Розробка програмного забезпечення та програмування
Програмне забезпечення та програмування LLM
У сфері розробки програмного забезпечення та програмування подобаються великі мовні моделі (LLM). Кодекс OpenAI та Табнін виникли як інструменти трансформації. Ці моделі надають розробникам природній мовний інтерфейс і багатомовність, що дозволяє їм писати та перекладати код із безпрецедентною ефективністю.
OpenAI Codex виділяється своїм природнім мовним інтерфейсом і багатомовним володінням різними мовами програмування, що забезпечує покращене розуміння коду. Його модель передплати забезпечує гнучке використання.
Tabnine покращує процес кодування за допомогою інтелектуального завершення коду, пропонуючи безкоштовну версію для окремих користувачів і масштабовані параметри підписки для професійних і корпоративних потреб.
Для використання в автономному режимі модель Mistral AI може похвалитися кращою продуктивністю при виконанні завдань кодування порівняно з моделями Llama, представляючи оптимальний вибір для локального розгортання LLM, особливо для користувачів із особливою продуктивністю та апаратними ресурсами.
Хмарні LLM як GeminiPro і GPT-4 забезпечують широкий спектр можливостей, з Близнюки Професіонал із мультимодальними функціями та GPT-4 відмінно підходить для складних завдань. Вибір між локальним і хмарним розгортанням залежить від таких факторів, як потреби в масштабованості, вимоги до конфіденційності даних, обмеження вартості та простота використання.
Pieces Copilot інкапсулює цю гнучкість, надаючи доступ до різноманітних середовищ виконання LLM, як хмарних, так і локальних, гарантуючи, що розробники мають правильні інструменти для підтримки своїх завдань програмування, незалежно від вимог проекту. Сюди входять найновіші пропозиції від моделей OpenAI і Google Gemini, кожна з яких розроблена для певних аспектів розробки програмного забезпечення та програмування.
Проблеми та найкращі практики
Хоча потенціал DSLM величезний, їх розробка та розгортання пов’язані з унікальними проблемами, які необхідно вирішити, щоб забезпечити їх успішне та відповідальне впровадження.
- Доступність і якість даних: отримання високоякісних доменно-спеціальних наборів даних має вирішальне значення для навчання точних і надійних DSLM. Такі проблеми, як дефіцит даних, зміщення та шум, можуть значно вплинути на продуктивність моделі.
- Обчислювальні ресурси: Навчання великих мовних моделей, особливо з нуля, може бути обчислювально інтенсивним, вимагаючи значних обчислювальних ресурсів і спеціалізованого обладнання.
- Експертиза домену: Розробка DSLM вимагає співпраці між експертами зі штучного інтелекту та фахівцями в галузі, щоб забезпечити точне представлення предметних знань і лінгвістичних шаблонів.
- Етичні міркування: Як і будь-яка інша система штучного інтелекту, DSLM слід розробляти та розгортати з дотриманням суворих етичних принципів, ураховуючи такі проблеми, як упередженість, конфіденційність і прозорість.
Щоб пом’якшити ці виклики та забезпечити відповідальну розробку та розгортання DSLM, важливо прийняти найкращі практики, зокрема:
- Підбір високоякісних доменних наборів даних і використання таких методів, як збільшення даних і передача навчання, щоб подолати дефіцит даних.
- Використання розподілених обчислювальних і хмарних ресурсів для виконання обчислювальних вимог навчання великих мовних моделей.
- Сприяння міждисциплінарному співробітництву між дослідниками штучного інтелекту, експертами в галузі та зацікавленими сторонами для забезпечення точного представлення знань у галузі та узгодження з потребами галузі.
- Впровадження надійних систем оцінки та постійного моніторингу для оцінки продуктивності моделі, виявлення упереджень і забезпечення етичного та відповідального розгортання.
- Дотримання галузевих норм і вказівок, таких як HIPAA для охорони здоров’я або GDPR щодо конфіденційності даних, щоб забезпечити відповідність і захистити конфіденційну інформацію.
Висновок
Поява предметно-орієнтованих мовних моделей знаменує важливу віху в еволюції ШІ та його інтеграції в спеціалізовані області. Завдяки адаптації мовних моделей до унікальних мовних шаблонів і контекстів різних галузей, DSLM мають потенціал кардинально змінити спосіб взаємодії ШІ з цими сферами та їх обслуговування, підвищуючи точність, релевантність і практичне застосування.
Оскільки штучний інтелект продовжує проникати в різноманітні сектори, попит на DSLM лише зростатиме, сприяючи подальшим досягненням та інноваціям у цій галузі. Вирішуючи виклики та використовуючи найкращі практики, організації та дослідники можуть використовувати весь потенціал цих спеціалізованих мовних моделей, відкриваючи нові межі в предметно-спеціальних програмах ШІ.
Майбутнє штучного інтелекту полягає в його здатності розуміти та спілкуватися в межах спеціалізованих доменів, а предметно-спеціальні мовні моделі прокладають шлях для більш контекстуальної, точної та ефективної інтеграції штучного інтелекту в різних галузях.
