隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大型語(yǔ)言模型成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。通用語(yǔ)言模型如GPT-3在各種語(yǔ)言處理任務(wù)上展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力，但隨著對(duì)特定領(lǐng)域需求的增加，領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型應(yīng)運(yùn)而生。這些模型通過(guò)在專業(yè)的領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行深入訓(xùn)練或精調(diào)，提供了有針對(duì)性精準(zhǔn)定制的解決方案。在《What are domain-specific LLMs?》“什么是特定領(lǐng)域的LLMs”一文中，作者探討了大型語(yǔ)言模型的基本概念，并聚焦于領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型。他指出隨著這些特定領(lǐng)域模型在各行各業(yè)出現(xiàn)，我們將要目睹它們?cè)诜▽W(xué)、醫(yī)學(xué)、金融等領(lǐng)域的潛在應(yīng)用出現(xiàn)。

?人工智能正在滲透到許多學(xué)科和行業(yè)。這種擴(kuò)展最引人注目的證據(jù)之一就是在語(yǔ)言領(lǐng)域。大型語(yǔ)言模型正在重新塑造我們與技術(shù)互動(dòng)的方式。它們還改變了我們對(duì)機(jī)器的能力以及我們與它們進(jìn)行交流的看法，無(wú)論是在桌面上、智能音箱上還是 Android 手機(jī)上。

你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)一些領(lǐng)先的模型，比如 GPT-3，它是一個(gè)通用的語(yǔ)言模型，不針對(duì)特定任務(wù)或行業(yè)進(jìn)行定制。越來(lái)越多的領(lǐng)域特定語(yǔ)言模型出現(xiàn)，具有狹窄而專注的目標(biāo)。

什么是大型語(yǔ)言模型

在深入研究領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型之前，讓我們從頂層對(duì)這個(gè)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行定義。語(yǔ)言模型，如微軟的圖靈自然語(yǔ)言生成模型，是一種處理和生成語(yǔ)言的人工智能模型。

語(yǔ)言模型的常見(jiàn)應(yīng)用例子包括機(jī)器翻譯，其中模型將文本或語(yǔ)音從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言，或者語(yǔ)音識(shí)別，其中機(jī)器識(shí)別、處理或轉(zhuǎn)錄口語(yǔ)。自動(dòng)完成是語(yǔ)言模型技術(shù)的另一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用，其中模型根據(jù)有限的文本輸入預(yù)測(cè)一個(gè)詞或短語(yǔ)。

大型語(yǔ)言模型是語(yǔ)言模型的最先進(jìn)、最有能力和最復(fù)雜的版本。大型語(yǔ)言模型結(jié)合了更大的數(shù)據(jù)集，通常用于廣泛理解和生成語(yǔ)音、文本或語(yǔ)言。它們通常在從互聯(lián)網(wǎng)中抓取的信息、transformers（一種在2017年引入的深度學(xué)習(xí)模型）或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（使用源自人類和動(dòng)物大腦結(jié)構(gòu)的原理的機(jī)器學(xué)習(xí)模型）上進(jìn)行訓(xùn)練。

大型語(yǔ)言模型具有復(fù)雜的語(yǔ)言處理能力，通常能夠在實(shí)時(shí)環(huán)境中回答問(wèn)題、根據(jù)用戶提示生成上下文適當(dāng)?shù)奈谋?，如散文或?shī)歌，驅(qū)動(dòng)聊天機(jī)器人，分析文本的語(yǔ)氣，或識(shí)別主題元素。

什么是領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型（Domain-specific LLMs）

像 GPT-3 這樣的標(biāo)準(zhǔn)大型語(yǔ)言模型是通用的，沒(méi)有特定的功能、訓(xùn)練或意圖焦點(diǎn)。領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型是在更狹窄的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練，以將它們提升到更高、更專業(yè)的水平，專注于單一主題或少數(shù)幾個(gè)主題的專業(yè)知識(shí)。它們?cè)谔囟ㄖ黝}的基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)越，但在廣泛的語(yǔ)言處理任務(wù)上通常能力較弱。?

特定領(lǐng)域LLMs有哪些優(yōu)勢(shì)

領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型（Domain-specific LLMs）在狹窄的數(shù)據(jù)集上經(jīng)過(guò)深入的訓(xùn)練，往往在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)比通用模型更有能力。在它們的領(lǐng)域內(nèi)，它們更能夠提供相關(guān)且可操作的信息。它們還往往比通用的大型語(yǔ)言模型更準(zhǔn)確地處理特定行業(yè)的行話和術(shù)語(yǔ)。

領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是訓(xùn)練所需的資源投入較少。標(biāo)準(zhǔn)的大型語(yǔ)言模型需要龐大的數(shù)據(jù)集和大量的訓(xùn)練時(shí)間。用于訓(xùn)練領(lǐng)域特定大型語(yǔ)言模型的數(shù)據(jù)集較小，因此可以更快、更便宜地進(jìn)行訓(xùn)練。出于類似的原因，它們能夠更快地進(jìn)行推理，并更快地回應(yīng)用戶的查詢或提示。

特定領(lǐng)域LLMs有哪些應(yīng)用

領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型的潛在應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，目前只是開始涉足其中。領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型是其領(lǐng)域的專家。它們能夠提供高水平的數(shù)據(jù)處理、分析或幾乎實(shí)時(shí)的建議。

在法學(xué)和法學(xué)理論領(lǐng)域接受培訓(xùn)的語(yǔ)言模型可以起草合同、分析判決，并在案例研究中提供幫助。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的語(yǔ)言模型可以搜索和整理患者記錄，提供建議治療方案，或協(xié)助進(jìn)行診斷。在金融和市場(chǎng)分析領(lǐng)域接受培訓(xùn)的語(yǔ)言模型可以分析市場(chǎng)趨勢(shì)，將多個(gè)行業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)告壓縮為易于理解且可操作的數(shù)據(jù)，或評(píng)估潛在投資。

在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型也有應(yīng)用的可能性，這在視覺(jué)藝術(shù)、創(chuàng)意寫作和新聞等領(lǐng)域已經(jīng)開始出現(xiàn)。?

構(gòu)建專業(yè)機(jī)器

領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型具有改革幾乎每個(gè)行業(yè)的潛力，改變我們對(duì)專業(yè)知識(shí)和復(fù)雜數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性的看法。幾乎每個(gè)領(lǐng)域都依賴于信息分析，而通過(guò)部署人工智能和領(lǐng)域特定的大型語(yǔ)言模型，這些領(lǐng)域可以發(fā)生改變。

然而，并非一切都是美好的。要了解人工智能潛力的陰暗面，可以閱讀有關(guān)AI在搜索中邊緣接近抄襲的文章。

本文轉(zhuǎn)載自 ??MoPaaS魔泊云??，作者： ALAN BRADLEY