剖析特定领域大模型

随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型成为人们关注的焦点之一。通用语言模型如GPT-3在各种语言处理任务上展现了强大的能力，但随着对特定领域需求的增加，领域特定的大型语言模型应运而生。这些模型通过在专业的领域内进行深入训练或精调，提供了有针对性精准定制的解决方案。在《What are domain-specific LLMs?》“什么是特定领域的LLMs”一文中，作者探讨了大型语言模型的基本概念，并聚焦于领域特定的大型语言模型。他指出随着这些特定领域模型在各行各业出现，我们将要目睹它们在法学、医学、金融等领域的潜在应用出现。

​人工智能正在渗透到许多学科和行业。这种扩展最引人注目的证据之一就是在语言领域。大型语言模型正在重新塑造我们与技术互动的方式。它们还改变了我们对机器的能力以及我们与它们进行交流的看法，无论是在桌面上、智能音箱上还是 Android 手机上。

你可能听说过一些领先的模型，比如 GPT-3，它是一个通用的语言模型，不针对特定任务或行业进行定制。越来越多的领域特定语言模型出现，具有狭窄而专注的目标。

什么是大型语言模型

在深入研究领域特定的大型语言模型之前，让我们从顶层对这个术语进行定义。语言模型，如微软的图灵自然语言生成模型，是一种处理和生成语言的人工智能模型。

语言模型的常见应用例子包括机器翻译，其中模型将文本或语音从一种语言翻译成另一种语言，或者语音识别，其中机器识别、处理或转录口语。自动完成是语言模型技术的另一个常见应用，其中模型根据有限的文本输入预测一个词或短语。

大型语言模型是语言模型的最先进、最有能力和最复杂的版本。大型语言模型结合了更大的数据集，通常用于广泛理解和生成语音、文本或语言。它们通常在从互联网中抓取的信息、transformers（一种在2017年引入的深度学习模型）或人工神经网络（使用源自人类和动物大脑结构的原理的机器学习模型）上进行训练。

大型语言模型具有复杂的语言处理能力，通常能够在实时环境中回答问题、根据用户提示生成上下文适当的文本，如散文或诗歌，驱动聊天机器人，分析文本的语气，或识别主题元素。

什么是领域特定的大型语言模型（Domain-specific LLMs）

像 GPT-3 这样的标准大型语言模型是通用的，没有特定的功能、训练或意图焦点。领域特定的大型语言模型是在更狭窄的数据范围内进行训练，以将它们提升到更高、更专业的水平，专注于单一主题或少数几个主题的专业知识。它们在特定主题的基准测试中表现优越，但在广泛的语言处理任务上通常能力较弱。​

特定领域LLMs有哪些优势

领域特定的大型语言模型（Domain-specific LLMs）在狭窄的数据集上经过深入的训练，往往在其专业领域内比通用模型更有能力。在它们的领域内，它们更能够提供相关且可操作的信息。它们还往往比通用的大型语言模型更准确地处理特定行业的行话和术语。

领域特定的大型语言模型的另一个优势是训练所需的资源投入较少。标准的大型语言模型需要庞大的数据集和大量的训练时间。用于训练领域特定大型语言模型的数据集较小，因此可以更快、更便宜地进行训练。出于类似的原因，它们能够更快地进行推理，并更快地回应用户的查询或提示。

特定领域LLMs有哪些应用

领域特定的大型语言模型的潜在应用领域广泛，目前只是开始涉足其中。领域特定的大型语言模型是其领域的专家。它们能够提供高水平的数据处理、分析或几乎实时的建议。

在法学和法学理论领域接受培训的语言模型可以起草合同、分析判决，并在案例研究中提供帮助。医学领域的语言模型可以搜索和整理患者记录，提供建议治疗方案，或协助进行诊断。在金融和市场分析领域接受培训的语言模型可以分析市场趋势，将多个行业的财务报告压缩为易于理解且可操作的数据，或评估潜在投资。

在内容创作领域，领域特定的大型语言模型也有应用的可能性，这在视觉艺术、创意写作和新闻等领域已经开始出现。​

构建专业机器

领域特定的大型语言模型具有改革几乎每个行业的潜力，改变我们对专业知识和复杂数据可访问性的看法。几乎每个领域都依赖于信息分析，而通过部署人工智能和领域特定的大型语言模型，这些领域可以发生改变。

然而，并非一切都是美好的。要了解人工智能潜力的阴暗面，可以阅读有关AI在搜索中边缘接近抄袭的文章。

本文转载自 ​​MoPaaS魔泊云​​，作者： ALAN BRADLEY