隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，大型語言模型成為人們關注的焦點之一。通用語言模型如GPT-3在各種語言處理任務上展現(xiàn)了強大的能力，但隨著對特定領域需求的增加，領域特定的大型語言模型應運而生。這些模型通過在專業(yè)的領域內(nèi)進行深入訓練或精調(diào)，提供了有針對性精準定制的解決方案。在《What are domain-specific LLMs?》“什么是特定領域的LLMs”一文中，作者探討了大型語言模型的基本概念，并聚焦于領域特定的大型語言模型。他指出隨著這些特定領域模型在各行各業(yè)出現(xiàn)，我們將要目睹它們在法學、醫(yī)學、金融等領域的潛在應用出現(xiàn)。

?人工智能正在滲透到許多學科和行業(yè)。這種擴展最引人注目的證據(jù)之一就是在語言領域。大型語言模型正在重新塑造我們與技術互動的方式。它們還改變了我們對機器的能力以及我們與它們進行交流的看法，無論是在桌面上、智能音箱上還是 Android 手機上。

你可能聽說過一些領先的模型，比如 GPT-3，它是一個通用的語言模型，不針對特定任務或行業(yè)進行定制。越來越多的領域特定語言模型出現(xiàn)，具有狹窄而專注的目標。

什么是大型語言模型

在深入研究領域特定的大型語言模型之前，讓我們從頂層對這個術語進行定義。語言模型，如微軟的圖靈自然語言生成模型，是一種處理和生成語言的人工智能模型。

語言模型的常見應用例子包括機器翻譯，其中模型將文本或語音從一種語言翻譯成另一種語言，或者語音識別，其中機器識別、處理或轉(zhuǎn)錄口語。自動完成是語言模型技術的另一個常見應用，其中模型根據(jù)有限的文本輸入預測一個詞或短語。

大型語言模型是語言模型的最先進、最有能力和最復雜的版本。大型語言模型結合了更大的數(shù)據(jù)集，通常用于廣泛理解和生成語音、文本或語言。它們通常在從互聯(lián)網(wǎng)中抓取的信息、transformers（一種在2017年引入的深度學習模型）或人工神經(jīng)網(wǎng)絡（使用源自人類和動物大腦結構的原理的機器學習模型）上進行訓練。

大型語言模型具有復雜的語言處理能力，通常能夠在實時環(huán)境中回答問題、根據(jù)用戶提示生成上下文適當?shù)奈谋?，如散文或詩歌，?qū)動聊天機器人，分析文本的語氣，或識別主題元素。

什么是領域特定的大型語言模型（Domain-specific LLMs）

像 GPT-3 這樣的標準大型語言模型是通用的，沒有特定的功能、訓練或意圖焦點。領域特定的大型語言模型是在更狹窄的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)進行訓練，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)幾個主題的專業(yè)知識。它們在特定主題的基準測試中表現(xiàn)優(yōu)越，但在廣泛的語言處理任務上通常能力較弱。?

特定領域LLMs有哪些優(yōu)勢

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

領域特定的大型語言模型的另一個優(yōu)勢是訓練所需的資源投入較少。標準的大型語言模型需要龐大的數(shù)據(jù)集和大量的訓練時間。用于訓練領域特定大型語言模型的數(shù)據(jù)集較小，因此可以更快、更便宜地進行訓練。出于類似的原因，它們能夠更快地進行推理，并更快地回應用戶的查詢或提示。

特定領域LLMs有哪些應用

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

在法學和法學理論領域接受培訓的語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)學領域的語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)助進行診斷。在金融和市場分析領域接受培訓的語言模型可以分析市場趨勢，將多個行業(yè)的財務報告壓縮為易于理解且可操作的數(shù)據(jù)，或評估潛在投資。

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

構建專業(yè)機器

領域特定的大型語言模型具有改革幾乎每個行業(yè)的潛力，改變我們對專業(yè)知識和復雜數(shù)據(jù)可訪問性的看法。幾乎每個領域都依賴于信息分析，而通過部署人工智能和領域特定的大型語言模型，這些領域可以發(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