Навигация в отраслевом искусственном интеллекте от переходных героев к долгосрочным решениям

Навигация в отраслевом ИИ от переходных героев к долгосрочным решениям

This image was crafted with the support of Midjourney.

Стратегии, понимание и эволюция отраслевых крупных языковых моделей

По мере развития искусственного интеллекта (ИИ) мы наблюдаем растущую тенденцию: возникновение крупных языковых моделей (КЯМ), специально адаптированных для конкретных отраслей. Эти отраслевые КЯМ не только адаптированы к специализированной терминологии и контексту определенной области, но также предлагают настраиваемые ИИ-решения для решения уникальных проблем внутри этой отрасли. Например, в здравоохранении специализированная КЯМ может ускорить исследование и открытие лекарств, а в финансовой сфере соответствующая модель может быстро расшифровывать сложные инвестиционные стратегии.

В этом контексте так называемые “модели промышленности” могут быть восприняты как “расширения общих моделей, применяемых в конкретных отраслях”. Здесь следует подчеркнуть два основных понятия: первое – “общая крупная модель”, а второе – “отраслевые данные”.

Истинная ценность общих крупных моделей заключается не только в их огромном количестве параметров, но, что более важно, в их широкой применимости во многих областях. Эта кросс-доменная универсальность не только повышает адаптивность модели, но и создает уникальные возможности, поскольку модель развивается в сторону большей “общности”. Поэтому обучение модели только с использованием отраслевых данных является узколобым подходом, противоречащим основной философии общих крупных моделей, которая заключается в “универсальности”.

Что касается отраслевых данных, существуют в основном два способа их применения. Первый заключается в прямом дообучении или продолжении обучения общей крупной модели с использованием этих данных. Второй метод использует подсказки или внешние базы данных, используя возможности “инконтекстного обучения” общих крупных моделей для решения конкретных проблем отрасли. Оба подхода имеют свои преимущества и ограничения, но они разделяют общую цель – использование возможностей общих крупных моделей для более точного решения отраслевых задач.

Балансировка немедленных выгод и долгосрочного видения