Η τεχνητή νοημοσύνη επεκτείνεται σε πολλούς κλάδους και η πιο συναρπαστική απόδειξη αυτής της επέκτασης είναι η γλώσσα.

Τα γλωσσικά μοντέλα αναδιαμορφώνουν τον τρόπο που αλληλεπιδρούμε με την τεχνολογία. Ταυτόχρονα, αλλάζουν την αντίληψή μας για την ικανότητα των μηχανημάτων και πώς επικοινωνούμε μαζί τους, είτε σε έναν επιτραπέζιο υπολογιστή, ένα έξυπνο ηχείο ή ένα τηλέφωνο Android.

Δείτε περισσότερα: Apple: Επενδύει στην τεχνητή νοημοσύνη περισσότερο από άλλες εταιρείες

Τι είναι ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο;

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) αποτελούν εξελιγμένη μορφή τεχνητή νοημοσύνης που επεξεργάζεται και δημιουργεί τη γλώσσα. Αυτά τα μοντέλα, όπως το Turing Natural Language Generation της Microsoft, χρησιμοποιούνται σε εφαρμογές όπως η αυτόματη μετάφραση, η αναγνώριση ομιλίας και η αυτόματη συμπλήρωση. Εκπαιδεύονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, συνήθως από το διαδίκτυο, χρησιμοποιώντας μεθόδους όπως τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα είναι ικανά να κατανοήσουν και να δημιουργήσουν chatbot σε πραγματικό χρόνο, απαντώντας σε ερωτήσεις, δημιουργώντας κείμενο που ταιριάζει στα συμφραζόμενα και εκτελώντας πολλές άλλες προηγμένες γλωσσικές εργασίες.

Τι είναι τα domain-specific μεγάλα γλωσσικά μοντέλα;

Τα τυπικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, όπως το GPT3, είναι γενικής χρήσης και δεν εστιάζουν σε συγκεκριμένη λειτουργία, εκπαίδευση ή πρόθεση. Από την άλλη, τα LLM είναι ειδικά μοντέλα που εκπαιδεύονται σε στενότερη ζώνη δεδομένων, με στόχο να αποκτήσουν εξειδίκευση σε ένα μεμονωμένο θέμα. Αν και τα domain-specific μεγάλα γλωσσικά μοντέλα έχουν υψηλότερες επιδόσεις από τα γενικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα σε συγκεκριμένα θέματα, συχνά είναι λιγότερο ικανά σε εργασίες επεξεργασίας ευρείας γλώσσας.

Ποια είναι τα πλεονεκτήματα των domain-specific μεγάλων γλωσσικών μοντέλων;

Τα domain-specific γλωσσικά μοντέλα εξειδικευμένα σε συγκεκριμένους τομείς υποβάλλονται σε εντατική εκπαίδευση και τείνουν να είναι πιο ικανά στον τομέα της εξειδίκευσής τους από τα γενικευμένα μοντέλα.

Στον τομέα τους, είναι πιο ικανά να παρέχουν σχετικές και αξιόπιστες πληροφορίες. Επίσης, είναι πιο εξοικειωμένα με τη συγκεκριμένη ορολογία ενός κλάδου, με μεγαλύτερη ακρίβεια από τα γενικής χρήσης γλωσσικά μοντέλα.

Διαβάστε επίσης: NCSC: Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) θα αυξήσει τις ransomware επιθέσεις

Ένα άλλο πλεονέκτημα των domain-specific γλωσσικών μοντέλων είναι η μειωμένη ανάγκη πόρων για την εκπαίδευσή τους. Τα γενικά γλωσσικά μοντέλα απαιτούν τεράστια σύνολα δεδομένων και μεγάλο όγκο εκπαίδευσης. Τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση των domain-specific γλωσσικών μοντέλων είναι μικρότερα και μπορούν να εκπαιδευτούν με μεγαλύτερη ταχύτητα και μικρότερο κόστος. Για αυτό το λόγο, μπορούν να καταλήγουν σε συμπεράσματα πιο γρήγορα και να απαντούν πιο άμεσα σε ερωτήματα των χρηστών.

Ποιες είναι οι εφαρμογές των domain-specific γλωσσικών μοντέλων;

Οι πιθανές εφαρμογές των domain-specific γλωσσικών μοντέλων είναι ευρείες και μόλις άρχισαν να εξετάζονται. Εκτός του ότι εξειδικεύονται σε έναν συγκεκριμένο τομέα, προσφέρουν επίσης επεξεργασία δεδομένων υψηλού επιπέδου, ανάλυση ή συμβουλές σε σχεδόν πραγματικό χρόνο.

Γλωσσικά μοντέλα που έχουν εκπαιδευτεί στον τομέα του δικαίου και της νομολογίας, μπορούν να συντάσσουν συμβάσεις, να αναλύουν αποφάσεις και να βοηθούν στην έρευνα νομικών υποθέσεων.

Ιατρικά γλωσσικά μοντέλα μπορούν να αναζητούν και να συγκεντρώνουν αρχεία ασθενών, να προτείνουν θεραπείες ή να βοηθούν στη διάγνωση.

Ένα γλωσσικό μοντέλο με εξειδίκευση στα χρηματοοικονομικά και την ανάλυση της αγοράς μπορεί να αναλύει τις τάσεις της αγοράς, να παρέχει συνοπτικές οικονομικές αναφορές από διάφορους τομείς, παρουσιάζοντας τα δεδομένα με κατανοητό τρόπο, καθώς και να αξιολογεί πιθανές επενδύσεις.

Κατασκευή εξειδικευμένων μηχανών

Δείτε ακόμη: Η Razer αναβαθμίζει τα Blades: νέα τσιπ, νέες οθόνες και λίγη τεχνητή νοημοσύνη

Τα domain-specific γλωσσικά μοντέλα έχουν τη δυνατότητα να επαναστατήσουν σχεδόν σε κάθε κλάδο, μετασχηματίζοντας τον τρόπο που οι ειδικοί αντιλαμβάνονται τη γνώση και η πρόσβαση σε πολύπλοκα δεδομένα. Οποιοδήποτε πεδίο βασίζεται στην ανάλυση πληροφοριών – και σχεδόν κάθε πεδίο το κάνει – μπορεί να αλλάξει με την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για συγκεκριμένους τομείς.