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ChatGPT之后，值得關注的垂直領域大模型

heii2 >《編程》

2023.06.15 澳大利亞

關注

垂直領域大模型是指在特定的領域或行業(yè)中經過訓練和優(yōu)化的大型語言模型。與通用語言模型相比，垂直領域大模型更專注于某個特定領域的知識和技能，具備更高的領域專業(yè)性和實用性。

題圖 from unsplash

與通用大模型相比，垂直領域大模型具有以下優(yōu)勢和劣勢：

優(yōu)勢：

領域專業(yè)性：垂直領域大模型經過專門的訓練，能夠更好地理解和處理特定領域的知識、術語和上下文。
高質量輸出：由于在特定領域中進行了優(yōu)化，垂直領域大模型在該領域的輸出質量通常比通用大模型更高。
特定任務效果更好：對于特定領域的任務，垂直領域大模型通常比通用大模型表現(xiàn)更好。

劣勢：

數(shù)據(jù)需求和訓練成本：垂直領域大模型需要大量的特定領域數(shù)據(jù)進行訓練，這可能會面臨數(shù)據(jù)收集和標注的挑戰(zhàn)。
適應性限制：垂直領域大模型在特定領域中的適應性較強，但在其他領域的表現(xiàn)可能相對較弱。
更新和維護成本：由于特定領域的知識和要求經常變化，垂直領域大模型需要定期更新和維護，以保持與最新發(fā)展的同步。

下面介紹幾個知名度較高的垂直領域大模型，涉及教育、金融、醫(yī)學、法律四個領域。

MathGPT 教育大模型

學而思正在進行自研數(shù)學大模型的研發(fā)，命名為MathGPT。面向全球數(shù)學愛好者和科研機構，以數(shù)學領域的解題和講題算法為核心。據(jù)透露，MathGPT將先從中小學數(shù)學做起，逐步覆蓋全年齡學段和解題種類。

目前已經取得階段性成果，并將于年內推出基于該自研大模型的產品級應用。

BloombergGPT 金融大模型

近期根據(jù)彭博社報告顯示，其構建迄今為止最大的特定領域數(shù)據(jù)集，并訓練了專門用于金融領域的LLM，開發(fā)了擁有500億參數(shù)的語言模型—BloombergGPT。

BloombergGPT 和 GPT模式一樣，也是基于 Transformer架構的，采用的是譯碼器的技術路線。通過比較， BloombergGPT模型參數(shù)為500億，在GPT-2 (1.5億)和GPT-3 (1750億)之間。Bloomberg構建了目前規(guī)模最大的金融數(shù)據(jù)集 FINPILE，通過對通用文本金融知識的混合訓練，使得 BloombergGPT在執(zhí)行金融任務方面的表現(xiàn)超過了現(xiàn)有的通用 LLM模型，而在通用場景方面的表現(xiàn)則與現(xiàn)有的通用 LLM模型基本持平。

BenTsao 中文醫(yī)學模型

https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese

本草原名華駝(HuaTuo)，是一個基于中文醫(yī)學知識的LLaMA-7B微調模型。通過醫(yī)學知識圖譜和GPT3.5 API構建了中文醫(yī)學指令數(shù)據(jù)集，并在此基礎上對LLaMA進行了指令微調，提高了LLaMA在醫(yī)療領域的問答效果。

嘗試利用GPT3.5 API將醫(yī)學文獻中的【結論】作為外部信息融入多輪對話中，在此基礎上對LLaMA進行了指令微調。目前，團隊只開放針對'肝癌'單個疾病訓練的模型參數(shù)。在未來，我們計劃發(fā)布融入文獻結論的醫(yī)學對話數(shù)據(jù)集，并且會針對“肝膽胰”相關16種疾病訓練模型。

LaWGPT 中文法律知識模型

https://github.com/pengxiao-song/LaWGPT/

LaWGPT 是一系列基于中文法律知識的開源大語言模型，該系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基礎上擴充法律領域專有詞表、大規(guī)模中文法律語料預訓練，增強了大模型在法律領域的基礎語義理解能力。在此基礎上，構造法律領域對話問答數(shù)據(jù)集、中國司法考試數(shù)據(jù)集進行指令精調，提升了模型對法律內容的理解和執(zhí)行能力。

不遠的將來會有更多垂直領域的大模型面世，百模大戰(zhàn)已經拉開序幕，AI滲透到千行百業(yè)只是時間問題，我們一起見證機器崛起吧。

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