隨著人工智能技術的不斷發展，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的領域內進行深入訓練或精調，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出現，我們將要目睹它們在法學、醫學、金融等領域的潛在應用出現。

?人工智能正在滲透到許多學科和行業。這種擴展最引人注目的證據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進行定制。越來越多的領域特定語言模型出現，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據集，通常用于廣泛理解和生成語音、文本或語言。它們通常在從互聯網中抓取的信息、transformers（一種在2017年引入的深度學習模型）或人工神經網絡（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，通常能夠在實時環境中回答問題、根據用戶提示生成上下文適當的文本，如散文或詩歌，驅動聊天機器人，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據范圍內進行訓練，以將它們提升到更高、更專業的水平，專注于單一主題或少數幾個主題的專業知識。它們在特定主題的基準測試中表現優越，但在廣泛的語言處理任務上通常能力較弱。?

特定領域LLMs有哪些優勢

領域特定的大型語言模型（Domain-specific LLMs）在狹窄的數據集上經過深入的訓練，往往在其專業領域內比通用模型更有能力。在它們的領域內，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的行話和術語。

領域特定的大型語言模型的另一個優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據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據集較小，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據處理、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，將多個行業的財務報告壓縮為易于理解且可操作的數據，或評估潛在投資。

在內容創作領域，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、創意寫作和新聞等領域已經開始出現。?

構建專業機器

領域特定的大型語言模型具有改革幾乎每個行業的潛力，改變我們對專業知識和復雜數據可訪問性的看法。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。

本文轉載自 ??MoPaaS魔泊云??，作者： ALAN BRADLEY