Общие и пользовательские языковые модели искусственного интеллекта: оптимальные решения НЛП

Общие и пользовательские LLM — это два типа больших языковых моделей (LLM), используемых в обработке естественного языка (NLP).

В то время как общие LLM обучаются на больших и разнообразных наборах данных и могут выполнять широкий спектр задач, специальные LLM настраиваются на конкретные наборы данных и предназначены для выполнения конкретной задачи с большей точностью. Выбор между универсальными и индивидуальными LLM зависит от конкретных потребностей пользователя и характера задачи.

Понимание LLM важно в НЛП, поскольку они генерируют текст, отвечают на вопросы и выполняют другие задачи, связанные с языком. Эти модели встряхивают мир контент-маркетинга, и те, кто использует уникальные преимущества моделей искусственного интеллекта, могут вывести свои маркетинговые усилия на новый уровень.

Итак, как все это работает?

LLM обучаются на больших наборах текстовых данных и используют статистические методы для изучения языковых моделей и структур. Эти модели генерируют новый текст, который по стилю и структуре похож на текст в наборе обучающих данных. Приложения уже огромны, но только при условии инвестирования в правильные модели, инструменты и поддержку.

Готовы узнать, как модели искусственного интеллекта могут оптимизировать ваш подход к созданию контента? Если да, то это руководство для вас.

Ключевые выводы:

• Общие LLM обучаются на больших и разнообразных наборах данных и могут выполнять различные задачи. Напротив, пользовательские LLM точно настраиваются на конкретные наборы данных и предназначены для выполнения конкретной задачи с большей точностью.
• Выбор между универсальными и индивидуальными LLM зависит от конкретных потребностей пользователя и характера задачи.
• LLM генерируют текст, отвечают на вопросы и выполняют другие задачи, связанные с языком, изучая языковые модели и структуры с помощью статистических методов.

Понимание LLM

Большие языковые модели (LLM) — это алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), предназначенные для понимания и создания человеческого языка. Они обучены работе с огромными объемами текстовых данных, что позволяет им изучать языковые модели и структуры.

LLM могут выполнять различные задачи, связанные с языком, включая перевод, обобщение текста и ответы на вопросы, и делятся на две категории: общие и индивидуальные.

• Общие LLM предварительно обучаются на больших наборах данных и могут выполнять различные задачи, связанные с языком. Они разработаны так, чтобы быть гибкими и адаптируемыми к различным областям и приложениям. Однако они могут потребовать вмешательства человека.
• Пользовательские LLM обучаются на данных, специфичных для конкретной области, и предназначены для выполнения конкретных задач в конкретной области. На основе этих тщательно адаптированных результатов вы можете получить доступ к контенту, близкому к окончательной опубликованной версии, без особого вмешательства человека.

Эволюция языковых моделей

Эволюцию LLM можно проследить до разработки статистических языковых моделей в 1990-х годах. Эти модели были основаны на вероятности появления слова в данном контексте.

К концу 2000 года разработка алгоритмов глубокого обучения позволила создать модели нейронного языка, которые были более точными и эффективными, чем статистические модели.

Прорыв в LLM произошел только в 2017 году, когда Google разработал Transformer, новую архитектуру нейронной сети. Архитектура Transformer позволила создать крупномасштабные языковые модели, такие как GPT-2 и GPT-3, которые могут генерировать текст, похожий на человеческий, с высокой точностью и беглостью.

Сегодня LLM произвели революцию в обработке естественного языка (NLP), позволив разрабатывать передовые приложения искусственного интеллекта, такие как чат-боты, виртуальные помощники и инструменты языкового перевода.

Ну и что дальше?

Способность студентов-магистров понимать и генерировать человеческий язык открыла новые возможности для взаимодействия человека и машины. У него есть потенциал изменить то, как мы общаемся с технологиями.

По состоянию на 2024 год инструменты генеративного искусственного интеллекта становятся все более распространенными, оказывая существенное влияние на многие отрасли, начиная от маркетинга и обслуживания клиентов и заканчивая здравоохранением и финансовыми услугами.

В ближайшие годы стоимость рынка искусственного интеллекта будет экспоненциально расти с $11,3 млрд в 2023 году до примерно $51,8 млрд к 2028 году. Приложения и варианты использования также будут развиваться в рамках общих и индивидуальных LLM.

Ниже мы более подробно рассмотрим, как общие LLM сравниваются с индивидуальными LLM и почему оба они полезны при использовании в правильных обстоятельствах.

Общие LLM

Общие LLM — это предварительно обученные языковые модели, не настроенные для конкретной задачи или предметной области.

Их обучают на больших и разнообразных наборах данных, чтобы изучить общие закономерности и структуры языка. Эти модели затем используются в качестве отправной точки для различных задач обработки естественного языка, таких как классификация текста, анализ настроений и генерация языка.

Характеристики общих программ LLM

Широкое знание языка – это то, что характеризует обычных студентов LLM.

Эти модели обучаются на широком спектре текстов из разных областей, жанров и стилей, что позволяет им улавливать общие закономерности и структуры языка. Эти модели обычно очень большие и сложные, содержащие миллиарды параметров, которые позволяют им учиться на огромных объемах данных.

Преимущества и ограничения

Стандартные LLM имеют ряд преимуществ перед индивидуальными LLM.

• Они легко доступны и просты в использовании, не требуют дополнительного обучения или тонкой настройки. Они также очень универсальны.
• Они часто более точны, чем специальные LLM, в задачах, связанных с общим пониманием языка, таких как языковое моделирование и генерация текста.
• Их можно использовать в качестве отправной точки для тонкой настройки конкретных задач или областей, экономя время и ресурсы.

Однако общие LLM также имеют некоторые ограничения.

• Они могут неэффективно работать в специализированных областях, требующих специфичных для предметной области знаний и терминологии.
• В определенных контекстах они могут генерировать общие или нерелевантные результаты.
• Они могут быть неспособны уловить тонкие нюансы и вариации языка, характерные для конкретной области или контекста.

Таким образом, общие LLM — это мощные языковые модели, используемые для различных задач обработки естественного языка. Хотя у них есть некоторые ограничения, они часто являются хорошей отправной точкой для тонкой настройки конкретных задач или областей.

Пользовательские LLM

Пользовательские LLM — это модели машинного обучения, адаптированные к конкретным областям или задачам. Они обучены на специализированных наборах данных и настроены для получения более точных и актуальных результатов. Эти модели предназначены для преодоления ограничений LLM общего назначения и обеспечения более конкретных и целевых результатов.

Особенности пользовательских LLM

Пользовательские LLM имеют несколько особенностей, которые делают их уникальными и полезными для специализированных задач.

Эти функции включают в себя:

• Данные обучения, специфичные для предметной области. Пользовательские LLM обучаются на наборах данных, специфичных для предметной области или задачи, для которой они предназначены. Это позволяет им более точно изучать язык и закономерности этой области и получать более релевантные результаты.
• Точная настройка: пользовательские LLM точно настраиваются для конкретной задачи или области, для которой они предназначены. Это включает в себя корректировку предварительно обученной модели, чтобы она лучше соответствовала специализированным данным и давала более точные результаты.
• Настройка : LLM можно настроить в соответствии с потребностями пользователя. Это включает в себя настройку архитектуры модели, обучающих данных и точную настройку параметров для оптимизации производительности для конкретной задачи или области.

Преимущества и проблемы

Пользовательские LLM имеют ряд преимуществ и проблем при принятии решения о том, использовать ли их для конкретной задачи или области.

Преимущества:

• Точность: специальные LLM более точны, чем LLM общего назначения для специализированных задач. Они обучены на данных, специфичных для предметной области, и настроены для получения более точных и актуальных результатов. Эти модели создают уникальный контент, который резонирует с голосом бренда.
• Актуальность: индивидуальные LLM дают более релевантные результаты для конкретных задач или областей. Они предназначены для изучения языка и шаблонов конкретной предметной области, что позволяет им получать более релевантные и полезные результаты.
• Гибкость: пользовательские LLM можно настроить в соответствии с конкретными потребностями пользователя. Это обеспечивает большую гибкость в отношении архитектуры модели, обучающих данных и параметров точной настройки.

Проблемы:

• Стоимость: разработка и обслуживание индивидуальных LLM может быть дорогостоящим. Им требуются специализированные наборы данных и опыт для точной настройки модели, что может быть дорогостоящим.
• Этические проблемы. Пользовательские LLM также могут вызывать этические проблемы, особенно когда они используются для деликатных задач, таких как обработка естественного языка в юридических или медицинских целях. Важно обеспечить, чтобы модель была беспристрастной и не увековечивала вредные стереотипы или дискриминацию.
• Ограниченное обобщение. Пользовательские LLM предназначены для конкретных задач или областей и могут плохо обобщаться на другие задачи или области. Это означает, что они могут быть бесполезны для задач, выходящих за рамки их конкретной области или задачи.

Сравнительный анализ

Большие языковые модели (LLM) становятся все более популярными в последние годы благодаря их способности выполнять различные задачи. Существует два основных типа LLM: общий и индивидуальный. В следующем разделе будет представлен сравнительный анализ этих двух типов LLM.

Показатели эффективности

Обычные LLM обучаются на больших наборах данных и могут точно выполнять различные задачи. Однако при работе со специализированными областями результаты могут быть не такими точными, как у пользовательских LLM.

Пользовательские LLM обучаются на конкретных наборах данных и могут предоставлять более точные результаты в специализированных областях. Их также можно настроить для улучшения производительности при выполнении конкретных задач.

Сценарии применения

Общие LLM подходят для приложений, требующих широкого спектра знаний, таких как языковой перевод, анализ настроений и обобщение. Эта модель может быть полезна для бизнеса, когда необходимо быстрое решение, но недостаточно ресурсов для разработки индивидуальной модели.

Пользовательские LLM подходят для приложений, требующих специфичных для предметной области знаний, таких как юридические исследования, медицинский диагноз и финансовый анализ. Эта модель идеально подходит для предприятий, которым требуется точность для решения конкретной проблемы, поскольку ее можно адаптировать на основе конкретных наборов данных.

Стоимость последствий

Стоимость разработки и внедрения пользовательских LLM может быть выше, чем стоимость стандартных.

Разработка и обучение индивидуальному LLM требует значительного времени и ресурсов. Кроме того, для эффективной работы пользовательских LLM требуется специализированное оборудование и инфраструктура. С другой стороны, универсальные LLM легко доступны и могут использоваться с минимальной настройкой. Итак, все зависит от того, что вам нужно и каков ваш бюджет.

Таким образом, общие и индивидуальные LLM имеют свои сильные и слабые стороны. Выбор типа LLM для использования зависит от конкретного приложения и доступных ресурсов. В то время как общие LLM подходят для приложений, требующих широкого спектра знаний, специальные LLM идеально подходят для приложений, требующих знаний в конкретной области. Стоимость разработки и внедрения пользовательских LLM обычно выше, так что имейте это в виду.

Вопросы развития

При разработке языковой модели необходимо учитывать несколько факторов. В этом разделе будут рассмотрены требования к данным, обучение и настройка моделей, а также соображения по обслуживанию и масштабированию для общих и пользовательских LLM.

Требования к данным

Данные являются основой любой языковой модели. Для обучения LLM требуется большой объем текста.

Обычные LLM, такие как GPT-3, обучаются на огромных объемах данных из различных источников, включая книги, статьи и веб-сайты. Этот доступ позволяет им генерировать тексты по широкому кругу тем.

С другой стороны, специальные LLM требуют более конкретного набора текстов. Данные, используемые для обучения пользовательского LLM, должны соответствовать задаче, которую он будет выполнять. Например, специальный LLM, предназначенный для создания юридических документов, потребует доступа к частям юридического текста.

Обучение и настройка модели

После сбора данных следующим этапом является обучение языковой модели. Общие LLM предварительно обучаются на огромных объемах данных, что делает их готовыми. Однако специальные LLM требуют дополнительного обучения для точной настройки под конкретную задачу.

Настройка модели — это итеративный процесс, который включает в себя настройку гиперпараметров модели для повышения производительности. Этот процесс может занять много времени и потребовать значительного количества вычислительных ресурсов. Однако очень важно добиться максимально возможной производительности модели.

Обслуживание и масштабируемость

LLM требуют постоянного обслуживания, чтобы гарантировать, что они продолжат работать хорошо с течением времени. Это включает обновление модели новыми данными и ее переобучение при необходимости.

Общие LLM поддерживаются компаниями, которые их разрабатывают, такими как OpenAI. Пользовательские LLM требуют постоянного обслуживания со стороны организации, которая их использует.

Масштабируемость также является важным фактором при разработке LLM. Общие LLM разработаны с учетом высокой масштабируемости, что позволяет использовать их одновременно многим пользователям. Напротив, для индивидуальных LLM могут потребоваться дополнительные ресурсы для масштабирования по мере увеличения числа пользователей.

Таким образом, разработка LLM требует тщательного рассмотрения требований к данным, обучения и настройки модели, а также обслуживания и масштабируемости. В то время как стандартные LLM готовы к использованию «из коробки», специальные LLM требуют дополнительного обучения и постоянного обслуживания. Тем не менее, индивидуальные LLM имеют то преимущество, что могут быть адаптированы к конкретной задаче, что делает их более эффективными в определенных ситуациях.

Варианты использования и тематические исследования

Рассмотрите следующие варианты использования, чтобы понять, какие приложения подходят именно вам.

Отраслевые приложения

Большие языковые модели находят применение в различных отраслях, включая здравоохранение, финансы, право и т. д. Пользовательские LLM особенно полезны в этих отраслях, поскольку их можно адаптировать в соответствии с конкретными требованиями. Например, специальные LLM могут прогнозировать диагнозы пациентов, анализировать медицинские изображения и создавать медицинские отчеты в сфере здравоохранения.

Пользовательские LLM можно использовать в юридической отрасли для управления контрактами, юридических исследований и анализа документов. Например, юридическая фирма может использовать специальный LLM для анализа юридических документов и извлечения соответствующей информации, такой как положения, даты и участвующие стороны. Пользовательские LLM могут использоваться в сфере финансов для обнаружения мошенничества, анализа рисков и управления инвестициями.

Инновации и достижения

Одним из наиболее значительных преимуществ LLM является их способность генерировать контент на основе одного или нескольких запросов пользователя. Эта функция использовалась для разработки чат-ботов и виртуальных помощников, которые могут отвечать на запросы клиентов, давать рекомендации по продуктам и даже делать предварительные заказы.

Например, сеть отелей может использовать специальный LLM для разработки чат-бота, который будет отвечать на вопросы клиентов о наличии номеров, ценах и удобствах. Чат-бот также может осуществлять бронирование и предоставлять персональные рекомендации, основанные на предпочтениях клиента.

Еще одно нововведение LLM использует нейросимволический искусственный интеллект для создания семантических карт очень сложных тем. Международная налоговая аудиторская фирма использовала LLM и нейросимволический искусственный интеллект для создания семантических карт очень сложных налоговых льгот на НИОКР. Компания также разработала второй пилотный проект с искусственным интеллектом, который поможет специалистам по налогам ориентироваться в сложном налоговом кодексе.

Подводя итог, можно сказать, что LLM имеет множество вариантов использования и приложений в различных отраслях. Пользовательские LLM особенно полезны в отраслях, где необходимо соблюдать особые требования. Способность LLM генерировать контент и разрабатывать чат-ботов и виртуальных помощников также привела к значительному прогрессу в обслуживании клиентов.

Будущие тенденции

Чего можно ожидать дальше? Вот что следует учитывать.

Технологические разработки

Область больших языковых моделей (LLM) быстро развивается, и в ближайшем будущем ожидается появление новых технологических разработок. Одним из наиболее важных событий является интеграция обработки естественного языка (NLP) с другими технологиями искусственного интеллекта (ИИ).

Эта интеграция позволит LLM взаимодействовать с другими системами искусственного интеллекта, такими как компьютерное зрение и распознавание речи, для предоставления более комплексных решений.

Ожидается, что еще одна технологическая разработка — это использование квантовых вычислений для повышения производительности LLM. Квантовые вычисления могут обрабатывать огромные объемы данных более эффективно, чем классические вычисления, что позволяет специалистам LLM обрабатывать большие наборы данных и получать более точные результаты.

Прогнозы рынка

Ожидается, что рынок LLM значительно вырастет в ближайшие годы.

Согласно недавнему отчету, ожидается, что рынок LLM вырастет с 6,4 млрд долларов США в 2024 году до 36,1 млрд долларов США к 2030 году, при среднегодовом темпе роста 33,2%. Северная Америка, где расположены ведущие технологические гиганты, в том числе Google, OpenAI и Microsoft, будет занимать крупнейший рынок. Этот спрос будет стимулироваться отраслями, которые в значительной степени полагаются на LLM, включая здравоохранение, электронную коммерцию и финансы.

Еще одна рыночная тенденция — растущий спрос на индивидуальные LLM, адаптированные к конкретным отраслям и сценариям использования. Пользовательские LLM предлагают более точные и актуальные результаты, чем общие, что делает их более ценными для бизнеса. В результате спрос на индивидуальные LLM, вероятно, увеличится в ближайшие годы.

В целом, будущее LLM выглядит многообещающим: новые технологические разработки и растущий спрос способствуют росту рынка. По мере того, как предприятия внедряют языковые решения на базе искусственного интеллекта, программы LLM будут играть все более важную роль, позволяя им генерировать текст, похожий на человеческий, и решать различные проблемы, связанные с языком.

Общие и индивидуальные LLM – следующие шаги

Общие и индивидуальные LLM имеют свои преимущества и недостатки.

Общие LLM предварительно обучаются на массивных наборах данных и могут выполнять множество задач без тонкой настройки. Они легко доступны и могут быть легко интегрированы в различные приложения. Однако они могут не быть оптимизированы для конкретных областей и не обеспечивать тот же уровень точности, что и пользовательские LLM.

С другой стороны, специальные LLM обучаются на наборах данных, специфичных для конкретной области, и могут обеспечить превосходную производительность в своих соответствующих областях. Они могут понять контекст и нюансы конкретной отрасли или области, предоставляя более точные и актуальные результаты. Однако для их обучения и точной настройки требуются значительные данные и ресурсы.

Прежде чем выбирать между универсальными и индивидуальными LLM, важно тщательно рассмотреть конкретный вариант использования и требования. Например, общего LLM может быть достаточно, если задача относительно проста и не требует знаний в конкретной области. Однако индивидуальный LLM может потребоваться, если задача требует высокой точности и понимания отраслевой терминологии.

В целом, LLM — это мощные инструменты, которые произвели революцию в обработке естественного языка и могут преобразовать различные отрасли. Понимая разницу между универсальными и индивидуальными LLM, компании и разработчики могут решить, какой подход выбрать для достижения наилучших результатов.

Передайте привет Scripted CoPilot

Если вы готовы воспользоваться преимуществами контента на основе искусственного интеллекта без каких-либо банальных сложностей, Scripted CoPilot — это то, что вам нужно.

Если вы изучали мир LLM и устали от контента, который не попадает в цель, вам нужно решение, которое поможет вашему бренду, а не просто инструмент, который выплевывает слова.

С момента первого запуска инструментов на базе искусственного интеллекта компания Scripted постоянно развивалась, понимая ценность новейших технологий. Мы уникальны в использовании технологии искусственного интеллекта, объединяя варианты ее использования с опытными писателями и редакторами.

Теперь мы сделали еще один шаг вперед. Мы предлагаем таким компаниям, как ваша, доступ к решению, которое сочетает в себе мощь искусственного интеллекта и индивидуальность вашего бренда. Теперь вы можете создавать контент в 10 раз быстрее, сохраняя при этом приверженность бренду.

Просто укажите свои целевые рынки, предложения, формулировки миссии, руководства по стилю и т. д. и испытайте волшебство Scripted CoPilot. Хотите ли вы создавать целые кампании или масштабировать производство контента (без потери голоса вашего бренда), Scripted CoPilot выводит концепцию пользовательских LLM на новый уровень.

Испытайте это на себе.

Часто задаваемые вопросы

Каковы преимущества использования индивидуального LLM по сравнению с обычным для конкретных потребностей бизнеса?

Пользовательские LLM предназначены для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса путем использования данных и опыта, специфичных для конкретной предметной области. Их можно научить выявлять закономерности и структуры, уникальные для конкретной отрасли, что приведет к более точной и актуальной информации.

Такой уровень настройки может привести к значительному повышению эффективности, производительности и экономии затрат. Напротив, общие LLM могут не быть адаптированы к конкретной отрасли или варианту использования, что приводит к менее точным результатам.

Как интеграция данных конкретной компании повышает эффективность индивидуального LLM?

Интеграция данных конкретной компании в индивидуальную программу LLM может повысить производительность за счет предоставления более актуальной и точной информации. Обучая модель на данных, уникальных для компании, она может выявить закономерности и структуры, специфичные для бизнеса. Это может привести к более точным прогнозам, лучшему принятию решений и повышению эффективности.

Что отличает LLM для конкретной предметной области от LLM общего назначения?

LLM для конкретной предметной области ориентирован на конкретную отрасль или вариант использования, тогда как LLM общего назначения более универсален и применим ко многим вариантам использования. LLM, специализирующиеся на конкретных областях, обучаются на данных, специфичных для отрасли, что приводит к более точной и актуальной информации. Для сравнения, LLM общего назначения могут быть не такими точными, но могут применяться к более широкому кругу случаев использования.

Каким образом программы LLM улучшают традиционные модели машинного обучения?

Программы LLM совершенствуют традиционные модели машинного обучения, поскольку они более ориентированы на язык. Они предназначены для имитации возможностей обработки человеческого языка и могут более эффективно анализировать и понимать текстовые данные. Это делает их особенно полезными для обработки естественного языка, анализа настроений и чат-ботов. Кроме того, LLM можно настроить для конкретных отраслей или вариантов использования, что приводит к более точной и актуальной информации.

Как разные LLM сравниваются с точки зрения функциональности и применения?

Доступно несколько различных программ LLM, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. К наиболее популярным LLM относятся GPT-3, BERT и ELMO. GPT-3 известен своей универсальностью и способностью генерировать текст, похожий на человеческий, а BERT особенно полезен для задач обработки естественного языка.

И наоборот, ELMO предназначен для учета контекста текста, что приводит к более точным прогнозам. Выбор LLM будет зависеть от конкретного варианта использования и отрасли.

Каковы примеры успешного внедрения индивидуальных программ LLM в отрасли?

Пользовательские LLM успешно применяются в различных отраслях.

Например, виртуальные помощники медсестер, работающие на основе индивидуальных LLM, могут обеспечивать круглосуточную поддержку и отвечать на вопросы пациентов о состоянии их здоровья точно и с учетом специфики предметной области. В юридической отрасли специальные LLM можно использовать для юридических исследований и анализа контрактов, что приводит к значительной экономии времени и повышению точности.