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出典: MavenTalk
垂直ドメイン大規模モデルとは、特定の分野または業界向けに学習・最適化された大規模言語モデルを指します。汎用言語モデルと比較して、垂直ドメイン大規模モデルは特定の分野における知識とスキルに重点を置いており、より高いドメイン特化と実用性を備えています。 カバー画像はUnsplashより 一般的な大規模モデルと比較して、垂直ドメイン大規模モデルには次の利点と欠点があります。- ドメイン特化: 垂直ドメイン固有の大規模モデルは、ドメイン固有の知識、用語、コンテキストをより適切に理解して処理できるように特別にトレーニングされています。
- 高品質の出力: 特定のドメインでの最適化により、垂直ドメインの大規模モデルは通常、一般的な大規模モデルよりもそのドメインでの出力品質が高くなります。
- 特定のタスクのパフォーマンスが向上: 特定のドメインのタスクの場合、垂直ドメインの大規模モデルは通常、一般的な大規模モデルよりもパフォーマンスが優れています。
- データ要件とトレーニング コスト: 垂直ドメインの大規模モデルでは、トレーニングに大量のドメイン固有のデータが必要となり、データの収集とラベル付けに課題が生じる可能性があります。
- 適応性の制限: 垂直ドメインの大規模モデルは特定のドメインでは適応性が高くなっていますが、他のドメインではパフォーマンスが比較的低くなる可能性があります。
- 更新および保守コスト: 特定のドメインでは知識と要件が頻繁に変更されるため、垂直ドメインの大規模なモデルでは、最新の開発に対応するために定期的な更新と保守が必要です。
以下は、教育、金融、医療、法律の 4 つの分野を網羅する、垂直産業におけるよく知られた大規模モデルです。 MathGPT教育用ビッグモデルXueersiは、独自の大規模数学モデル「MathGPT」を開発しています。世界中の数学愛好家や研究機関を対象とし、数学分野における問題解決と説明アルゴリズムに焦点を当てています。MathGPTは当初、小中学校の数学に焦点を当て、徐々にあらゆる年齢層と問題の種類をカバーしていく予定です。すでにいくつかの初期成果を達成しており、この自社開発の大規模モデルに基づいた製品レベルのアプリケーションを年内にリリースする予定です。 ブルームバーグGPT財務モデル最近のブルームバーグのレポートによると、彼らはこれまでで最大のドメイン固有のデータセットを構築し、金融分野に特化した LLM をトレーニングして、500 億のパラメータを持つ言語モデルである BloombergGPT を開発したとのことです。 GPTと同様に、BloombergGPTもTransformerアーキテクチャをベースとし、デコーダーベースのアプローチを採用しています。比較すると、BloombergGPTモデルのパラメーター数は500億で、GPT-2（1億5000万）とGPT-3（1750億）の中間に位置します。Bloombergはこれまでで最大の金融データセットであるFINPILEを構築し、一般テキストと金融知識のハイブリッド学習により、BloombergGPTは金融タスクの実行において既存の汎用LLMモデルを凌駕しています。一方、一般的なシナリオにおけるパフォーマンスは、既存の汎用LLMモデルとほぼ同等です。 ベンツァオ中国医療モデル https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese HuaTuoと名付けられたこのモデルは、中国の医学知識に基づいて微調整されたLLaMA-7Bモデルです。医療知識グラフとGPT3.5 APIを用いて中国の医療指導データセットを構築し、このデータセットに基づいてLLaMAを微調整することで、医療分野における質問応答性能を向上させました。 GPT3.5 APIを用いて、医学文献の結論を外部情報として多ターン対話に組み込むことを試み、それに基づいてLLaMAコマンドを微調整しました。現在、チームは「肝臓がん」という単一の疾患について学習したモデルパラメータのみを公開しています。今後、文献の結論を組み込んだ医療対話データセットを公開し、「肝臓、胆嚢、膵臓」に関連する16の疾患についてモデルを学習する予定です。 LaWGPT 中国法知識モデル https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT/ LaWGPTは、中国語の法律知識に基づくオープンソースの大規模言語モデルシリーズです。これらのモデルは、一般的な中国語基礎モデル（Chinese-LLaMAやChatGLMなど）を拡張し、法律特有の語彙を追加し、大規模な中国語法律コーパスで事前学習することで、法律分野におけるモデルの基本的な意味理解能力を強化しています。さらに、法律分野の対話質疑応答データセットと中国司法試験データセットを構築し、微調整することで、モデルの法律コンテンツの理解と実行能力が向上しました。 近い将来、様々な垂直分野でより大規模なモデルが登場し、数百のモデルを巡る戦いが既に始まっています。AIがあらゆる産業に浸透するのは時間の問題です。共に機械の台頭を目撃しましょう。 |
