Navigare nell’AI specifica del settore dagli eroi di transizione alle soluzioni a lungo termine
Navigating sector-specific AI from transitional heroes to long-term solutions
Strategie, Insight e l’evoluzione dei Modelli di Linguaggio Specifici del Settore
Con il continuo sviluppo del campo dell’intelligenza artificiale (IA), stiamo assistendo ad una tendenza crescente: la diffusione dei Modelli di Linguaggio Specifici del Settore (LLM) appositamente sviluppati per particolari industrie. Questi LLM specifici del settore non solo sono adattati al gergo e al contesto specializzato di un determinato campo, ma offrono anche soluzioni personalizzate di intelligenza artificiale per affrontare sfide uniche all’interno di quel settore. Ad esempio, nel settore sanitario, un LLM specializzato potrebbe accelerare la ricerca e la scoperta di farmaci, mentre nel settore finanziario, un modello corrispondente potrebbe decodificare rapidamente strategie di investimento complesse.
In questo contesto, i cosiddetti “modelli di grandi dimensioni del settore” possono essere essenzialmente considerati come “estensioni di modelli di grandi dimensioni generali applicati a settori specifici”. Ci sono due concetti chiave da sottolineare qui: il primo è il “modello di grandi dimensioni generale” e il secondo è “i dati specifici del settore”.
Il vero valore dei modelli di grandi dimensioni generali non risiede solo nel loro enorme numero di parametri, ma soprattutto nella loro ampia applicabilità su più domini. Questa universalità tra domini diversi non solo migliora l’adattabilità del modello, ma genera anche capacità uniche man mano che il modello evolve verso una maggiore “generalità”. Pertanto, addestrare un modello esclusivamente con dati specifici del settore è un approccio miope che contraddice fondamentalmente la filosofia di base dei modelli di grandi dimensioni generali, che è “universalità”.
Per quanto riguarda i dati specifici del settore, ci sono principalmente due modi per utilizzarli. Il primo consiste nel sintonizzare o continuare l’addestramento di un modello di grandi dimensioni generale utilizzando questi dati. Il secondo metodo utilizza prompt o database esterni, sfruttando le capacità di “apprendimento in contesto” dei modelli di grandi dimensioni generali per risolvere problemi specifici del settore. Entrambi gli approcci hanno vantaggi e limitazioni, ma condividono l’obiettivo comune di sfruttare le capacità dei modelli di grandi dimensioni generali per affrontare in modo più accurato le sfide specifiche del settore.
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