LLM综述全新出炉:51页论文带你盘点LLM领域专业化技术
来自:机器之心
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本文提供了关于大型语言模型领域专业化技术的全面概览,这是大型语言模型应用的一个关键的新兴方向。
首先,我们提出了一个系统的分类法,根据对 LLMs 的访问性将 LLMs 的领域专业化技术进行分类,并总结了所有子类别的框架以及它们之间的关系和差异。 其次,我们讨论了一系列可以从 LLMs 专业化中获得巨大利益的关键应用领域,并讨论了它们的实际意义和开放性挑战。 最后,我们提供了对这个领域当前研究状态和未来趋势的洞察。如更详细的内容请参考原文。
不同级别的专业化:每种方法在不同级别的专业化(即,Black-Box、Grey-Box 和 White-Box)上进行操作。例如用 External Augmentation 提供了领域特定信息的集中注入,而 Prompt Crafting 在 LLM 输入级别上进行操作,塑造模型的推断过程。Model Fine-tuning 修改 LLM 的内部参数,导致模型行为产生更深刻的变化。 权衡:这些方法不同在计算成本、实施的简易性和泛化能力方面。用 External Augmentation 和 Prompt Crafting 通常比 LLMs 的 Model Fine-tuning 计算成本低,但可能无法获得相同级别的性能改进。Model Fine-tuning 可以提供更大的性能提升,但可能更难实现,如果出现过拟合,可能会降低泛化能力。 互补性:这三种方法可以独立使用,也可以组合使用,以在领域特定的任务上实现更好的性能。例如,可以将 External Augmentation 与 LLM Model Fine-tuning 集成,以利用专业知识和优化参数。同样,精心设计的 Prompt 可以与 Model Fine-tuning 一起使用,以指导模型的输出,同时利用新学到的领域特定知识。
领域复杂性:每个领域都有其独特且复杂的特性,如专业词汇、术语及知识结构。如法律或医学领域,其语言及术语十分特定,遵循一定的语法规则。这种复杂性扩展到领域内不同实体和概念之间的关系。准确地理解和建模这种错综复杂的领域知识对所有类型的模型都是一个重大的挑战。 平衡一般知识和领域知识:LLM 在需要理解特定领域特点的同时,也需要保持其一般知识以提供上下文适当的响应。如果一个模型过度专业化,它可能在目标领域内表现出色,但无法理解或生成与该领域外的提示相关的连贯响应。相反,保留太多的一般知识可能会稀释领域特定的响应。在一般知识和领域知识之间寻找平衡是一项复杂的任务。 适应领域演化:领域并不是静态的;随着新术语、概念和趋势的出现,它们会随着时间的推移而演化。例如,正在进行的 COVID-19 大流行引入了一系列新的医学术语和概念。因此,专门针对某一领域的 LLM 必须不断适应这些变化以保持相关性和有效性。设计能够跟上其专业领域不断演变的模型是一项具有挑战性的任务。 可扩展性:领域专业化通常涉及使用领域特定数据对 LLM 进行训练或微调,编制特定提示,或使用其他领域特定资源。虽然这对一些领域来说可能是可行的,但将这个过程扩展到覆盖广泛的领域,或处理大型、复杂的领域是一个重大的挑战。它不仅涉及到计算资源,还涉及到领域特定数据和专业知识的可用性。挑战在于创建能够扩展到覆盖许多不同领域的领域专业化的有效和有效的方法。
混合方法:这可能涉及根据阶段或特定需求组合多种方法。例如,一个模型可能以黑箱方法开始,利用外部资源来增强 input Prompt,然后进一步利用梯度或损失值来改进提示的灰箱方法,最后采用 White-Box 方法根据已学习的策略和反馈来对模型进行微调。这种混合方法可以平衡资源需求和模型性能,并且在处理稀缺领域特定数据时可能特别有效。 元学习或 AutoML 技术:AutoML 或元学习策略可以用来自动化选择领域专业化的最佳策略的过程。例如,一个元学习方法可能会学习一种策略来选择微调的最佳数据,最佳的提示工程技术,或者对于给定领域来说最佳的微调层次,这都是基于以前对类似领域的经验。从而大大减少领域专业化所需的资源和专业知识,并可能导致更有效的方法。 加入更明确的世界知识:未来的 LLMs 可能不仅依赖于基于文本的预训练,而是利用结构化的知识源,如知识图谱,来增强它们对领域的理解。这可能涉及操作图结构数据的图神经网络或注意力机制等技术。例如,一个医学 LLM 可以从医学本体图谱中获得知识,以更好地理解各种医学术语和概念之间的关系。在那些可以获得明确结构化知识的领域,这可能会导致输出更准确和更具信息性。 人在循环中的学习:这涉及从人类用户或专家那里进行持续的互动和反馈,以指导模型的学习过程。例如,一个法律 LLM 可以根据使用模型的法律专业人员的反馈进行持续的更新。这种反馈可以以额外的训练数据的形式加入,或者作为强化学习框架中模型的奖励函数的改变,或者对模型的提示进行修改。这可能会导致一个更动态、更适应的模型,可以随着用户的需求和知识的进步而进化。
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来源: qq
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