ドメイン特化LLMの重要性

The importance of domain-specific LLM.

大規模言語モデルはそれ自体で素晴らしいツールですが、ドメインや業界に特化したモデルの方がさらに強力であることを多くの人が気づいていないかもしれません。これらのモデルは、業界に特化したより具体的なデータで訓練されているだけでなく、業界固有のLLMを作成または購入することで得られるメリットのリストも持っています。その価格に見合う価値があるのです。

では、ドメイン/業界固有のLLMがもたらす利点のいくつかを見てみましょう。

専門用語と文脈理解: 

仕事をしたことがある人なら誰でも、各業界には独自の専門用語や言語があることを知っています。LLMにとっては、これは問題になることがあります。多くの労働者は、考えてみるとこの専門用語に頼ってしまい、LLMを最大限に活用することができないことがよくあります。したがって、ドメイン固有のLLMが特定の業界の言語や用語で訓練されると、LLMと操作者の間の円滑なコミュニケーションの多くのドアが開かれるのです。

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要するに、これはモデルが人間の相手と一緒に働く際に、特定のドメイン内で関連性と正確性のあるコンテンツを理解し生成できることを意味します。これはデータサイエンス、ファイナンス、エネルギー、および他のほとんどの分野で一般的なことです。

データ解釈の改善: 

データサイエンスの場合、作業はさまざまなソースからのデータの解釈と分析を含むことがよくあります。しかし、これは他の多くの分野でも一般的な問題です。これがドメイン固有のLLMが役立つ場所です。ドメイン固有のLLMは、業界固有のデータパターン、関係、および異常について理解を助けることができます。したがって、一般化された回答や洞察ではなく、これらのLLMは、文脈や言語の一致の欠如によって失われるかもしれない貴重なデータを失うことなく、より正確な洞察と予測の生成に役立つことができます。

問題解決の強化:

大規模言語モデルを使用する際の目的は、データ駆動型のアプローチを用いて複雑な問題を解決する能力です。したがって、業界/ドメインに特化したLLMを微調整することで、モデルはより多くの情報を得ることができ、ドメインの課題や要件に対する理解を活用して、特定のドメインに適用できるより効果的な問題解決とイノベーションを提供することができるようになります。

効率的なデータ前処理:

データ前処理は、データ駆動型の意思決定に移行しようとするあらゆる業界のデータサイエンスワークフローにおいて重要なステップです。ただし、業界によっては、データ処理が収集方法やコンプライアンス要件によって異なる場合があります。そこで、ドメイン固有のLLMは、文脈によるデータのクリーニングや変換技術のために改善され、調整されることがあります。

これにより、前処理フェーズが効率化され、データが分析のためにより良く準備され、前処理フェーズに関連するリソースコストも削減されることがあります。

業界固有の洞察:

ここで重要なのは、すべての業界が同じようにデータを利用して洞察を得るわけではないということです。非営利団体にとって重要なデータは、銀行や病院が重要とするデータとは異なる場合があります。したがって、ドメイン固有のLLMは、その業界内のデータパターンやトレンドに特化したレポート、要約、および洞察を生成するために使用できます。これにより、専門家は情報を基にした意思決定を行い、データをより包括的に理解することができます。

パーソナライズされた推奨:

電子商取引やマーケティングなどの業界では、ドメイン固有のLLMを使用して、ユーザーの個別の好みに基づいて製品やコンテンツを提案する推奨システムを実現することができます。推奨は理論的にはドメインを横断して同じように機能するかもしれませんが、LLMがドメインに適応されていない場合、これらの推奨の推進要因は最適化されないかもしれません。

学習曲線の短縮:

これは大きな問題であり、時間とリソースのコストに関連しています。特定の業界に入る専門家は、その独自の言語やニュアンスを学ぶための時間が必要です。専門用語やその他の文脈に関する情報は、新しい業界に移行する際にはうまく翻訳されないことがよくあります。同様のことが一般的なツールにも言える場合もあります。したがって、ドメイン固有のLLMは、説明、定義、および文脈を提供することで、初心者の学習曲線を短縮することができます。

倫理的考慮事項：

医療などの機密データを含む業界では、特定のドメインに特化したLLM（大規模言語モデル）を調整することで、生成されるコンテンツが倫理的かつ法的なガイドラインに準拠し、患者の機密性が保護されるようにすることができます。ドメイン/業界によっては、遵守するために非常に具体的な規制や法律が存在する場合があります。特に医療の世界やそのデータに関連するプライバシー権に関わる場合、これらの問題がより複雑になることがあります。

したがって、これらの制約を考慮した特定のドメインに特化したLLMは、これらのデータに関連する敏感な問題を理解することに適しています。簡単に言えば、医師がより良い治療を提供するためにAIツールを使用することを望むかもしれませんが、それはChatGPTなどの一般的なLLMよりも情報を適切に扱うことを望むでしょう。ChatGPTは一般的なLLMとして優れていますが、このような敏感な情報を扱うことには適していません。

しかし、これらの制約を考慮して特に訓練されたLLMを使用することで、医師がより良い、さらにカスタマイズされた治療を提供することに対してより快適に感じるかもしれません。

結論

明らかに、特定の業界/ドメインに適した大規模言語モデルは、この新しいテクノロジーを学び、それに時間をかけることを望む人々にさらなる利益をもたらすことができます。ただし、LLMは急速に進化するNLPエコシステムの一部ですので、基準、アイデア、さらには方法も迅速に変化しています。

したがって、LLMに関連するすべての変更について追いつくことが重要になっています。そして、それを行う最良の場所は、2023年10月30日から11月2日までのODSC Westです。NLPとLLMに特化したフルトラックを提供し、この速変する分野に焦点を当てたトーク、セッション、イベントなどを楽しむことができます。

確認されたセッションには以下が含まれます：

• フィーチャーストアを使用したLLMのパーソナライズ
• 大規模モデルのランドスケープの理解
• LlamaIndexを使用したデータに基づくLLMパワードナレッジワーカーの構築
• データ2vecを使用した汎用かつ効率的な自己教師あり学習
• 説明可能かつ言語に依存しないLLMへの取り組み
• SlackメッセージでのLLMの微調整
• オープンソースLLMを使用したデモやプロトタイプを超えたプロダクションレディなアプリケーションの構築方法
• LangChainを使用したビジネスプロセスの自動化
• 大規模言語モデルの接続 – よくある落とし穴と課題

何を待っているんですか？今すぐパスを入手しましょう！

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