Teknologian jakaminen

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

esittely

Tekoälyn kehityksessä suurten kielimallien (LLM) syntyminen on tärkeä käännekohta. Syväoppimisteknologian läpimurron ja laskentatehon parantamisen myötä LLM on avannut uuden aallon kohti tekoälyä (AGI) sen ennennäkemättömällä laajuudella ja monimutkaisuudella. Massiivisen datan esikoulutuksen avulla malli ei voi vain ymmärtää luonnollista kieltä, vaan myös tuottaa johdonmukaista ja loogista tekstiä. On kuitenkin ongelmia, kuten "hölynpölyn keksiminen", ja tietograafia on kehitetty sen kanssa useita vuosia tarkkuus ja tehokkuus Näiden kahden yhdistelmä voi ratkaista LLM-illuusio-ongelman ja tehdä luodusta sisällöstä tarkempaa ja luotettavampaa. Kirjoittaja on lajitellut LLM- ja tietämyskaaviot ja koonnut ne seuraavasti.

Luku 1: Suurten kielimallien (LLM) nousu ja AGI:n näkymät

ChatGPT ja GPT-sarjat

ChatGPT on OpenAI:n marraskuussa 2022 lanseeraama generatiivisen dialogin esikoulutettu laaja kielimalli. Se on harppaus LLM:lle dialogijärjestelmien alalla. ChatGPT osaa keskustelullisen vuorovaikutustyylinsä ansiosta vastata jatkokysymyksiin, myöntää virheet, haastaa virheelliset tilat ja hylätä sopimattomia pyyntöjä. Tämän interaktiivisen ominaisuuden avulla ChatGPT voi osoittaa yksityiskohtaisia ​​ja selkeitä vastausominaisuuksia useilla tietoalueilla.Kuitenkin tekniikan kehityksen myötä ChatGPT on paljastanut myös joitain rajoituksia, kutenTosiasialliset tarkkuus- ja ajantasaisuusongelmat。

Näiden ongelmien ratkaisemiseksi OpenAI julkaisi maaliskuussa 2023 GPT-4:n, joka on sujuvampi, tarkempi malli, joka tukee kuvan ymmärtämistä. GPT-4:n lanseeraus ei ainoastaan ​​paranna LLM:n kielen ymmärtämistä, vaan myös laajentaa sen sovellusaluetta, jotta se pystyy käsittelemään multimodaalista tietoa, mikä mahdollistaa kattavamman ja syvällisemmän älykkään vuorovaikutuksen saavuttamisen.

NLP-tehtävät ja sovellusskenaariot

Suuria kielimalleja käytetään laajasti luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) tehtävissä, ja ne kattavat monia aloja, kuten tekstin luokittelun, tiedon poimimisen, tekstin yhteenvedon, älykkään kysymyksiin vastaamisen, luetun ymmärtämisen, konekäännöksen, tekstin luomisen ja kieliopin korjauksen. Näiden tehtävien toteuttaminen mahdollistaa LLM:n roolin useissa skenaarioissa, kuten tiedon luokittelussa, tekstin strukturoinnissa, yhteenvetokuvauksessa, dialogikysymyksissä ja -vastauksissa, monimutkaisen tekstin ymmärtämisessä, monikielisessä kääntämisessä, sisällön luomisessa ja tiedon virheiden korjaamisessa. Esimerkiksi älykkäissä kysymys- ja vastausskenaarioissa LLM voi ymmärtää käyttäjien kysymyksiä ja antaa tarkkoja ja kattavia vastauksia tekstiyhteenvetotehtävissä.

Suurten mallien nousevat ominaisuudet

Suurten kielimallien kyky ei saavuteta yhdessä yössä, vaan ne ilmenevät vähitellen mallin koon kasvaessa. Tämä kykyjen "ilmentyminen" ilmenee monissa asioissa, kuten verkkotunnusten välisissä siirto- ja päättelykyvyissä. Vasta kun mallin koko kasvaa jossain määrin, nämä ominaisuudet tekevät laadullisen harppauksen. Googlen, DeepMindin ja OpenAI:n suurten kielimallien kehitys on käynyt läpi vaiheita, kuten esikoulutuksen, ohjeiden hienosäädön ja linjauksen. Näiden vaiheiden kehitys on ratkaisevan tärkeää mallien ominaisuuksien parantamiseksi.

Esiharjoitteluvaiheessa malli oppii yleisiä malleja ja kielen taitoa laajamittaisista tietokokonaisuuksista. Seuraavassa ohjeen hienosäätövaiheessa malli oppii suorittamaan tiettyjä tehtäviä tiettyjen ohjeiden avulla. Kohdistusvaiheessa mallin tuotos saadaan vastaamaan paremmin ihmisten odotuksia jatkokoulutuksen avulla. Näiden vaiheiden kehitys on mahdollistanut suurten kielimallien näyttämisen uskomattomilla kyvyillä monimutkaisten tehtävien käsittelyssä.

Lisäksi keskeiset teknologiat, kuten In Context Learning, CoT (Chain-of-Thought) -kehotus ja Instruction-tuning, työntävät jatkuvasti LLM-ominaisuuksien rajoja. Kontekstioppimisen avulla malli voi oppia uusia tehtäviä pienellä määrällä näytteitä muuttamatta parametreja.

CoT-kehotus opettaa mallille loogisen päättelyn suorittamisen tarjoamalla yksityiskohtaisia ​​päättelyvaiheita.
Ohje-viritys stimuloi mallin ymmärrystä ja ennustuskykyä selkeiden ohjeiden avulla.

Luku 2: Knowledge Graph ja LLM

2.1 Tietograafin käsite ja kehitys

Tietograafi on pohjimmiltaan jäsennelty semanttinen tietokanta.Esittämällä monimutkaista tietoa graafien muodossa koneet voivat paremmin ymmärtää, hakea ja hyödyntää tietoa. . Tietograafien kehitys voidaan jäljittää 1960-luvun semanttiseen verkkoon, jota käytettiin pääasiassa luonnollisen kielen ymmärtämisen alalla. Internet-teknologian nousun myötä tietograafit ovat alkaneet olla tärkeässä roolissa hakukoneissa, älykkäissä kysymyksiin vastaamisessa ja suositusten laskennassa.

1980-luvulla filosofinen käsite "ontologia" otettiin tekoälyn alalle kuvaamaan tietoa. Myöhemmin tiedon esittämisen ja tietopohjan tutkijat ehdottivat erilaisia ​​tiedon esitysmenetelmiä, mukaan lukien kehysjärjestelmät, tuotantosäännöt ja kuvauslogiikka. Vuonna 1998 World Wide Webin keksiminen tarjosi uuden mahdollisuuden tietograafien kehittämiseen. Siirtyminen hypertekstilinkeistä semanttisiin linkkeihin merkitsi suurta edistystä tietograafien rakentamisessa.

Tietograafia voidaan pitää pohjimmiltaan maailmanmallina, joka on saanut alkunsa siitä, miten koneet edustavat tietoa. Se kuvaa graafisia rakenteita kaikkien asioiden välisten suhteiden avulla. Se on kehitetty Internet-tekniikan nousun myötä hakukoneet, älykäs kysymysvastaus ja suosituslaskenta sekä muut sovelluskentät.

Tim Berners-Lee korosti vuonna 2006, että semanttisen webin ydin on luoda linkkejä avoimen datan välille. Vuonna 2012 Google julkaisi tietokaavioihin perustuvan hakukonetuotteen, joka merkitsi läpimurtoa tietokaavioiden kaupallisessa soveltamisessa. Tietograafin käsite on kehittynyt tähän mennessä asiantuntijoiden tekemästä alkuperäisestä rakentamisesta konealgoritmien rakentamiseen, ja se kehittyy edelleen multimodaalisen ja monimuotoisen tiedon ilmaisun suuntaan.

2.2 Tietograafin rakenne ja ominaisuudet

Tietograafin rakentaminen on monimutkainen prosessi, joka sisältää useita vaiheita, kuten tiedon poiminta, tiedon yhdistäminen, tiedon esittäminen ja tiedon päättely. Varhaiset tietograafit olivat pääosin asiantuntijoiden käsin rakentamia. Tällainen graafi oli korkealaatuinen, mutta kallis ja hidas päivittää. Tekniikan kehittyessä koneoppimisalgoritmeja on alettu käyttää tietograafien automaattiseen rakentamiseen, mikä parantaa rakentamisen tehokkuutta ja päivitystiheyttä.

Tietograafin ominaisuus on, että se voi edustaa monimutkaisia ​​tietosuhteita graafirakenteen muodossa, mukaan lukien entiteetit, attribuutit, tapahtumat ja suhteet. Tämä jäsennelty esitys ei ainoastaan ​​helpota tiedon tallentamista ja hakemista, vaan tarjoaa myös mahdollisuuden tiedon päättelyyn. Nykyaikaiset tietograafit kehittyvät multimodaalisen ja monimuotoisen tiedon ilmaisun suuntaan, joka sisältää paitsi tekstiinformaatiota myös dataa useissa modaaleissa, kuten kuvia ja ääniä.

2.3 Tietograafin sovellustapaukset

Tietograafien käyttötapaukset eri aloilla ovat rikkaita ja monipuolisia. Yleisillä aloilla tietokaavioita käytetään usein "strukturoituna tietosanakirjatietona" tarjoamaan tavallisille käyttäjille laajaa maalaisjärkeä koskevaa tietoa. Tietyillä aloilla, kuten sairaanhoito, laki, rahoitus jne., tietokaaviot rakennetaan alan tietoihin perustuen, jotta voidaan tarjota syvällisiä ammatillisia tietopalveluja alan henkilöstölle.

Esimerkiksi lääketieteen alalla tietokaaviot voivat yhdistää tietoa sairauksista, lääkkeistä, hoitomenetelmistä jne. auttaakseen lääkäreitä diagnoosi- ja hoitopäätösten tekemisessä. Rahoitusalalla tietograafit voivat esittää yrityksiä, toimialoja, markkinoita ja muita taloudellisia kokonaisuuksia ja niiden keskinäisiä suhteita, mikä auttaa analyytikoita tekemään investointipäätöksiä. Lisäksi tietokaavioita voidaan käyttää myös useissa skenaarioissa, kuten henkilökohtaisissa suosituksissa, älykkäissä kysymyksissä ja vastauksissa sekä sisällön luomisessa, mikä rikastaa suuresti tekoälyn sovellusaluetta.

2.4 Yhteistyö tietograafin ja LLM:n välillä

Tietograafin ja LLM:n yhdistelmä tarjoaa tehokkaat päättely- ja tiedonesitysominaisuudet älykkäille järjestelmille. LLM:n tehokkaat kielen ymmärtämis- ja generointiominaisuudet yhdistettynä tietograafin jäsenneltyyn tietoon voivat saavuttaa tarkemman ja syvällisemmän tiedon päättelyn. Esimerkiksi älykkäässä kysymysvastausjärjestelmässä LLM voi nopeasti paikantaa kysymykseen liittyvän tiedon tietograafin kautta ja antaa tarkempia ja kattavampia vastauksia.

Lisäksi tietograafit voivat toimia myös LLM:n täydennyksenä tarjoamalla mallikoulutuksen ja päättelyn aikana tarvittavaa ulkoista tietoa. Lisäämällä tietoa tietograafiin LLM:ään kolmoisiksi, ohjeiksi, säännöiksi jne., mallin luotettavuutta ja tulkittavuutta voidaan parantaa. Samaan aikaan tietokaaviota voidaan käyttää myös LLM:n tuottaman sisällön lainaamiseen, jäljittämiseen ja tarkistamiseen luodun sisällön tarkkuuden ja auktoriteetin varmistamiseksi.

Teollisissa sovelluksissa tietograafien ja LLM:n yhdistelmä tarjoaa myös suurta potentiaalia. Tietämyksen lisäämisen esikoulutuksen, nopean suunnittelun, monimutkaisen tiedon päättelyn ja muiden menetelmien avulla LLM tietyille aloille voidaan rakentaa tarjoamaan ammattitaitoisempia ja tehokkaampia palveluita. Samaan aikaan tietograafit voivat myös toteuttaa toimialuetietojen, tiedon ja vuorovaikutusten automaattisen esityksen ja päivittämisen, mikä mahdollistaa "hyperautomatisoinnin".

Edistä KG:n nopeaa rakentamista: tiedon talteenotto/tietämyksen yhdistäminen

Tietämyksen lisääminen esikoulutus / nopea suunnittelu / monimutkainen tiedon päättely / tiedon jäljitettävyys / reaaliaikaisen dynaamisen tiedon yhdistäminen
• Laajamittainen kielimallien osoittamat tehokkaat poiminta- ja generointiominaisuudet voivat auttaa tietograafien nopeassa rakentamisessa ja automaattisen tiedon poiminta ja yhdistäminen.
• Tietoavusteinen kehotteiden automaattinen rakentaminen tietokaavioon mahdollistaa automaattisen kehotteen suunnittelun
• LLM:n esiintymiskyky ja CoT-päättelykyky yhdistettynä tietograafiin perustuvaan monimutkaiseen tietopäättelykykyyn voivat yhdessä ratkaista monimutkaisia ​​tehtäviä
• Tietograafin tiedot voidaan lisätä kielimallin koulutusprosessiin kolmoiskappaleiden, ohjeiden, sääntöjen, koodien jne. muodossa, mikä auttaa parantamaan LLM:n luotettavuutta ja tulkittavuutta.
• Yhdistä LLM:n tuottamat tulokset tietokaavion tietoon, jotta luodun sisällön viittaus, jäljitettävyys ja todennus saavutetaan
• Tietograafissa ontologiaa käytetään toimialueen tietojen, tiedon ja vuorovaikutusten esittämiseen, ja se täydentää koko prosessin automatisoinnin tietojen saannista, tiedon poiminnasta ja päivittämisestä käyttäjien vuorovaikutuslinkkeihin.

Luku 3: Teollisen täytäntöönpanon paradigma

3.1 Haasteet suuren kielimalliteollisuuden toteutuksessa

Vaikka suuret kielimallit (LLM) ovat osoittaneet suurta potentiaalia teollisissa sovelluksissa, ne kohtaavat myös useita haasteita ja rajoituksia. Ensinnäkin suurten mallien laskenta- ja tallennusvaatimukset ovat valtavat, mikä ei vain lisää käyttöönottokustannuksia, vaan myös rajoittaa mallin soveltamista resurssirajoitteisissa ympäristöissä. Toiseksi suurten mallien koulutus ja hienosäätö vaativat suuren määrän annotoitua dataa, jonka hankinta ja käsittely on usein aikaa vievää ja työvoimavaltaista. Lisäksi suurten mallien tulkittavuus ja ohjattavuus ovat suhteellisen huonoja, mikä muodostaa esteen joissakin suurta tarkkuutta ja läpinäkyvyyttä vaativissa sovellusskenaarioissa.

Teollisissa sovelluksissa ongelmana on myös suurten mallien yleistyskyky. Vaikka LLM on alttiina suurelle määrälle dataa esikoulutusvaiheessa, mallin suorituskyky voi olla rajoitettua, kun se kohtaa alakohtaisen terminologian ja monimutkaisen logiikan. Samalla suurten mallien päivitys ja ylläpito on myös haaste, joka vaatii jatkuvaa teknistä tukea ja tietojen päivityksiä mallin ajantasaisuuden ja tarkkuuden ylläpitämiseksi.

3.2 "Pienen mallin" ekologian kehittäminen

Verrattuna suuriin malleihin, pienet mallit ovat osoittaneet ainutlaatuisia etuja teollisessa toteutuksessa. Pienet mallit on helpompi ottaa käyttöön reunalaitteissa tai resurssirajoitteisissa ympäristöissä niiden pienen koon ja alhaisten laskentakustannusten vuoksi. Lisäksi pienten mallien kehitys- ja ylläpitokustannukset ovat alhaiset, minkä ansiosta pienet ja keskisuuret yritykset voivat käyttää koneoppimisteknologiaa tuotteidensa ja palveluidensa parantamiseen.

Toinen pienten mallien etu on niiden joustavuus ja mukautettavuus. Kehittäjät voivat nopeasti mukauttaa ja optimoida pieniä malleja tietyille toimialoille tai sovellusskenaarioille erityistarpeiden mukaan. Esimerkiksi lääketieteellisten konsulttien ja lakipalvelujen aloilla pienet mallit voivat oppia ammatillista terminologiaa ja tapauksia kohdistetusti tarjotakseen tarkempia palveluja.

Avoimen lähdekoodin kehysten ja työkalujen kehittyessä pieni malliekosysteemi kasvaa nopeasti. Kehittäjät voivat käyttää olemassa olevia työkaluja ja kirjastoja rakentaakseen ja ottaakseen nopeasti käyttöön pieniä malleja teollisen älykkyyden prosessin edistämiseksi. Samalla pienten mallien yhdistäminen ja yhdistäminen tarjoaa myös uusia ideoita monimutkaisten ongelmien ratkaisemiseen. Useiden pienten mallien yhteistyöllä voidaan saada aikaan joustavampia ja tehokkaampia ratkaisuja.

3.3 Sisältynyt multimodaalinen kielimalli

Multimodaalisia kielimalleja käytetään yhä enemmän teollisuudessa. Ne voivat käsitellä ja ymmärtää erityyppisiä tietoja, kuten kuvia, ääniä, videoita jne., ja tarjota käyttäjille rikkaamman ja intuitiivisemman interaktiivisen kokemuksen. Verkkokaupan alalla multimodaalimalleissa voidaan yhdistää tuotekuvia ja kuvauksia tarkempien haku- ja suosituspalvelujen tarjoamiseksi. Koulutuksen alalla multimodaalisilla malleilla voidaan tunnistaa ja analysoida opiskelijoiden oppimiskäyttäytymistä ja tarjota henkilökohtaista opetustukea.

Kehittyneen multimodaalisen kielimallin etuna on, että se pystyy paremmin simuloimaan ihmisen havaintoja ja kognitiivisia prosesseja. Integroimalla visuaalista, kuulo- ja muuta aistitietoa malli pystyy ymmärtämään ympäristöä ja käyttäjien tarpeita kattavammin. Lisäksi multimodaaliset mallit ovat osoittaneet tehokkaita kykyjä monimutkaisten skenaarioiden ja tehtävien, kuten autonomisen ajon ja robottipalvelujen, käsittelyssä.

Multimodaalisten mallien kehittämisessä ja soveltamisessa on kuitenkin myös teknisiä ja resurssihaasteita. Multimodaalisen tiedon kerääminen, merkinnät ja yhdistäminen edellyttävät tieteidenvälistä tietoa ja teknistä tukea. Lisäksi multimodaalisilla malleilla on suuri laskennallinen monimutkaisuus ja ne vaativat tehokkaita algoritmeja ja optimointistrategioita reaaliaikaisen ja tarkan käsittelyn saavuttamiseksi.

3.4 Haun tehostaminen ja tiedon ulkoistaminen

Suurten kielimallien käytännöllisyyden parantamiseksi haun tehostamisesta ja tiedon ulkoistamisesta on tullut kaksi tärkeää teknistä keinoa. Haun tehostaminen parantaa mallin tiedonhakukykyä ottamalla käyttöön ulkoisia tietokantoja, mikä auttaa mallia saamaan rikkaampaa ja tarkempaa tietoa vastatessaan kysymyksiin. Tällä menetelmällä voidaan tehokkaasti ratkaista mallin puutteet pitkäjänteisten ongelmien tai uusinta tietoa vaativien tehtävien käsittelyssä.

Tiedon ulkoistaminen upottaa mallin vaatiman ulkoisen tiedon malliin parametroidussa muodossa, jotta malli voi suoraan hyödyntää tätä tietoa päättely- ja generointiprosessin aikana. Tämä lähestymistapa voi parantaa mallin tulkittavuutta ja ohjattavuutta, jolloin kehittäjät ja käyttäjät voivat paremmin ymmärtää mallin tulosta ja luottaa siihen.

Teollisissa sovelluksissa haun tehostaminen ja tiedon ulkoistaminen voidaan integroida tiiviisti liiketoimintaprosesseihin ja päätöksentekojärjestelmiin älykkään avun ja tuen tarjoamiseksi. Esimerkiksi talousanalyysissä haun tehostamisen avulla malli voi saada uusimmat markkinatiedot ja uutiset reaaliajassa tarjotakseen käyttäjille sijoitusneuvoja. Lääketieteellisessä diagnoosissa tiedon ulkoistaminen voi auttaa malleja kutsumaan nopeasti kliinisiä ohjeita ja lääketietoa auttamaan lääkäreitä päätöksenteossa.

Luku 4: Tulevaisuuden mahdollisuudet

4.1 Suurten kielimallien kehitystrendi

Suurten kielimallien (LLM) kehityssuunta viittaa älykkäämpään ja henkilökohtaisempaan tulevaisuuteen. Teknologian kehittymisen myötä LLM kehittyy nopeasti seuraaviin suuntiin:

1. multimodaalisia ominaisuuksia: LLM ei enää rajoitu tekstiin, vaan se pystyy ymmärtämään ja luomaan multimodaalista sisältöä, kuten kuvia, videoita ja ääntä, tarjoten rikkaamman interaktiivisen kokemuksen.
2. syvempää ymmärrystä: Jatkuvasti optimoitujen algoritmien avulla LLM pystyy suorittamaan syvempää semanttista ymmärrystä, mukaan lukien tunteet, sarkasmi ja monimutkaiset metaforat.
3. Henkilökohtainen palvelu: Hyödyntämällä käyttäjätietoja ja koneoppimista, LLM tarjoaa yksilöllisempiä palveluita käyttäjien erityistarpeiden täyttämiseksi.
4. Verkkotunnusten välinen integrointi: LLM integroidaan syvästi lääketieteen, laki-, koulutus- ja muiden ammattialojen kanssa tarjotakseen räätälöityjä ratkaisuja.
5. Selittävyys ja läpinäkyvyys: Jotta käyttäjien luottamus LLM:ään voidaan lisätä, mallien tulkintaa ja läpinäkyvyyttä parannetaan.

4.2 Avoimen lähdekoodin työkalut ja parannusideat

Avoimen lähdekoodin työkaluilla on tärkeä rooli LLM:n kehittämisessä. Ne eivät ainoastaan ​​alenna kehityskynnystä, vaan edistävät myös teknologian nopeaa iteraatiota ja innovaatiota. Esimerkiksi Hugging Face tarjoaa joukon avoimen lähdekoodin kirjastoja ja malleja, joiden avulla kehittäjät voivat helposti integroida ja hienosäätää LLM:ää. Lisäksi strategioita LLM:n parantamiseksi ovat:

• Mallin pakkaus: Pienennä mallin kokoa ja paranna laskentatehoa, mikä tekee siitä sopivamman käytettäväksi reunalaitteilla.
• Tiedon injektio: Paranna mallin tietämyksen laajuutta ja syvyyttä yhdistämällä ulkoinen tietopohja LLM:ään.
• vahvistava oppiminen: Käytä vahvistusoppimisteknologiaa optimoimaan LLM:n päätöksentekoprosessia ja parantamaan sen suorituskykyä monimutkaisissa tehtävissä.

Vastauksena nykyisen LLM:n puutteisiin tutkijat ovat ehdottaneet joitain parannustoimenpiteitä, kuten pakottamista LLM:n käyttämään ulkoisia työkaluja kontekstin ymmärtämisen parantamiseksi tärkeillä puuttuvilla tiedoilla, jotka eivät sisälly LLM:n painoon näiden mallien muodostamiseksi kutsutaan yhteisesti parannuskielimalleiksi (ALM)

perustelut(Perustelu): Monimutkaisten tehtävien jakaminen yksinkertaisempiin osatehtäviin, jotka LM voi ratkaista helpommin itse tai työkalujen avulla.
työkalu(ToO): Kerää ulkopuolista tietoa tai vaikuta ALM:n havaitsemaan virtuaaliseen tai fyysiseen maailmaan.
Käyttäytyminen(Toimi): Käytä työkalua, jolla on vaikutusta virtuaaliseen tai fyysiseen maailmaan, ja tarkkaile sen tuloksia sisällyttämällä se ALM:n nykyiseen kontekstiin.
Yhdessä kanssa: Päättely ja työkalut voidaan sijoittaa samaan moduuliin, sekä parantamalla LM:n kontekstia, jotta voidaan paremmin ennustaa puuttuvia työkaluja ja työkaluja, joilla on vaikutusta virtuaaliseen tai fyysiseen maailmaan, voidaan käyttää samalla tavalla siirtää.

4.3 Räätälöityjen suurten mallien synty

Alan erityistarpeiden kasvaessa räätälöityjen suurten mallien synty on väistämätöntä. Nämä mallit optimoidaan tietyille toimialoille tai tehtäville, kuten rahoituksen riskinarviointimallit tai terveydenhuollon diagnostiset apumallit. Käyttöönottopolut sisältävät:

• Verkkoaluekohtainen datakoulutus: Kouluta malli uudelleen käyttämällä toimialakohtaisia ​​tietoja parantaaksesi sen tarkkuutta ja luotettavuutta kyseisellä alueella.
• Strukturoitu tiedon fuusio: Yhdistä alan tietopohja LLM:n kanssa parantaaksesi mallin ymmärrystä ammatillisista termeistä ja käsitteistä.
• käyttäjien palautesilmukka: Optimoi mallin suorituskykyä jatkuvasti keräämällä käyttäjäpalautetta jatkuvan oppimisen ja parantamisen saavuttamiseksi.
  

4.4 Monen tahon yhteistyö ja teknologiaparadigma

Moniagenttijärjestelmät ja hermo+symboliteknologian paradigmat ovat keskeisiä suuntaviivoja tulevalle kehitykselle. Moniagenttijärjestelmät voivat simuloida ihmisyhteiskunnan yhteistyö- ja kilpailumekanismeja ja ratkaista monimutkaisempia tehtäviä. Neuraali + symbolinen teknologia -paradigma yhdistää syvän oppimisen ja symbolisen päättelyn edut parantamaan mallin loogista päättelykykyä ja tulkittavuutta. Näiden teknologioiden kehittäminen edistää LLM:n edistymistä seuraavissa asioissa:

• Monimutkainen tehtävänratkaisu: Monen agentin yhteistyön avulla LLM voi tehokkaammin ratkaista monimutkaisia ​​tehtäviä, jotka edellyttävät monivaiheista ja monirooliosallisuutta.
• Tiedon esittäminen ja päättely: Neuraalinen + symbolinen teknologian paradigma parantaa LLM:n kykyjä tiedon esittämisessä ja monimutkaisessa loogisessa päättelyssä.
  

4.5 Uuden sukupolven sovelluskehitysparadigma

Uuden sukupolven sovelluskehitysparadigma, joka perustuu "isoon malliin + tietokaavioon", on muotoutumassa. Tämä paradigma ottaa tietograafin tiedon ja tiedon keskuksena ja yhdistää sen LLM:n luonnolliseen kielenkäsittelykykyyn älykkäämmän ja automatisoidumman sovelluskehityksen saavuttamiseksi. Esimerkiksi:

• ChatDocument: Yhdistämällä asiakirjanhallinnan sekä kysymys- ja vastausjärjestelmät LLM voi ymmärtää käyttäjien kyselyitä ja tarjota tarkkoja asiakirjojen sisältövastauksia.
• ChatTable: Tietojen analysoinnin alalla LLM pystyy ymmärtämään luonnollisen kielen kyselyitä ja suorittamaan monimutkaisia ​​tietokyselyjä ja analyyseja suoraan tietokannassa.
• ChatWeb: Hakukoneen sovellusliittymää hyödyntäen LLM pystyy ymmärtämään käyttäjien kysymyksiä ja antamaan tarkkoja vastauksia verkkosisällön perusteella.
  

Tee yhteenveto

Suurten kielimallien tulevaisuus on täynnä mahdollisuuksia, ja niillä tulee olemaan keskeinen rooli monissa asioissa, kuten teknologisissa innovaatioissa, teollisuuden sovelluksissa ja käyttökokemuksessa. Avoimen lähdekoodin työkalut ja parannusideat edistävät LLM:n popularisointia ja optimointia, räätälöidyt suuret mallit vastaavat tiettyjen toimialojen tarpeita ja moniagenttiyhteistyö ja hermo + symboliset teknologiaparadigmat edistävät älykkäiden järjestelmien jatkokehitystä. Uuden sukupolven sovelluskehitysparadigma hyödyntää LLM:n ja tietograafien ominaisuuksia älykkäämmän ja automatisoidumman sovelluskehityksen saavuttamiseksi.