领域特定的大型语言模型的6个示例
6 Examples of Domain-Specific Large Language Models
大多数有过与Google的Bard或OpenAI的ChatGPT等大型语言模型一起工作经验的人都使用的是通用的语言模型，而不是针对特定行业的模型。但随着时间的推移，许多行业意识到了这些模型的威力。因此，他们开始意识到，如果将这些模型调整到适合自己行业的状态，它们将是无价之宝。这就是为什么在过去几个月中出现了多个特定领域/行业的语言模型的例子。
让我们来看一些领域特定的大型语言模型的不同示例，以及该行业如何使用它们以及它们为何产生差异。
法律
想象一下，一个能吸收到我们司法系统迄今为止产生的大量法律文件并帮助律师引用案例等的语言模型。这就是CaseHOLD所做的。CaseHOLD是用于法律自然语言处理任务的新数据集。它包含超过53,000个多项选择题，每个题目都要求识别被引用案例的相关判决，即被引用案例所建立的法律原则。CaseHOLD是一个具有挑战性的任务，因为正确答案在引用案例中通常并没有明确说明。
CaseHOLD数据集的创建是为了解决法律自然语言处理领域缺乏大规模特定领域数据集的问题。该数据集对于从事法律自然语言处理研究的人来说是宝贵的资源，因为它是该任务的第一个大规模特定领域数据集。该数据集也具有挑战性，这使得它成为评估新的自然语言处理模型性能的好方法。
生物医学
随着生物医学文献数量的快速增长，生物医学文本挖掘变得越来越重要。仅使用标准的自然语言处理模型进行生物医学文本挖掘往往会产生不令人满意的结果，这是由于通用语料库和生物医学语料库之间的词分布不同。
这就是BioBERT的作用。BioBERT是一个针对生物医学领域的特定领域语言表示模型，它在大规模生物医学文本语料库上进行了预训练。基于BERT模型，它在生物医学文本数据集上进行了微调。这使得BioBERT能够学习生物医学文本的独特特征，从而在生物医学文本挖掘任务中表现更好。
金融
如果有一个行业最先想到从特定领域的语言模型中受益的话，那就是金融。而BloombergGPT已经在该行业引起了轰动。那它能做什么呢？这个语言模型是专门针对各种金融数据进行训练的。它是一个500亿参数的模型，这意味着它在大规模的文本和代码数据集上进行了训练；使得BloombergGPT能够学习金融语言的独特特征，从而在金融任务上表现比那些没有针对该领域进行专门训练的语言模型更好。
BloombergGPT可以执行各种金融任务，包括情感分析、命名实体识别和问题回答。它在通用语言模型基准测试中也表现出色，这表明它是一个功能强大的语言模型，可以用于各种任务。
代码
随着语言模型的普及，一个致力于开源研究和开发的新社区应运而生，而StarCoder就是其中之一。StarCoder是一个旨在自动化与编码相关的一些重复性任务的语言模型。StarCoder在一个来自The Stack的1万亿标记的数据集上进行了训练，The Stack是一个包含许多开源的GitHub存储库的大型数据集。该数据集包括多种编程语言的代码，使得StarCoder能够学习每种语言的独特特征。StarCoder还在一个包含35B个Python标记的数据集上进行了微调，这使得它在Python任务上表现出色。
正因为如此，StarCoder可以说是相当庞大的。拥有1550亿参数和8K的上下文长度，这意味着它在大规模的文本和代码数据集上进行了训练。这使得StarCoder能够学习代码语言的独特特征，从而在与代码相关的任务上表现比那些没有针对该领域进行专门训练的语言模型更好。
医学
与法律类似，医学领域也淹没在大量的文件和数据中。这就是Google AI的Med-PaLM的用武之地。Med-PaLM之所以特别，是因为它在大规模的医学文本和代码数据集上进行了训练，这使得它能够学习医学语言的独特特征。正因为如此，它在各种医学任务中，包括回答医学问题、总结医学文本、生成医学报告、识别医学实体和预测临床结果等方面表现出色，超过了现有模型的表现。
虽然尚未正式发布，但测试表明Med-PaLM可以帮助医生诊断疾病，开发新的治疗方法，为患者提供个性化护理，改善患者教育，并使医疗保健更加高效。Med-PaLM仍在开发中，但它有可能彻底改变医疗保健的传递方式。
气候
但如果有一个领域是许多人在谈到LLMs时可能不会考虑到的，那就是气候。但是如果我们学到了什么，气候科学和研究人员产生的所有数据也可以从LLMs中受益。作为BERT模型系列的一部分，ClimateBERT是专门针对与气候相关的文本进行训练的。它是一种基于transformer的模型，进一步在超过200万段来自各种来源（如常见新闻、研究文章和公司的气候报告）的与气候相关的文本上进行预训练。
目前，ClimateBERT已经表现出在各种与气候相关的任务（如文本分类、情感分析和事实检查）上优于现有模型。它还显示出当其他NLP模型在ClimateBERT上进行微调时，可以提高它们的性能。
结论
显然，当大型语言模型针对特定行业/领域时，可以为那些愿意花时间学习这项新技术的人提供更多的好处。但是，由于LLMs是快速发展的NLP生态系统的一部分，标准、思想甚至方法都在迅速变化。
因此，及时了解与LLMs相关的任何变化变得越来越重要。而在2023年10月30日至11月2日举行的ODSC West是做到这一点的最佳场所。在专门关注NLP和LLMs的完整轨道上，您将享受到关注这个快节奏领域的演讲、会议、活动等。
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