Καθώς ο κόσμος αποκαλύπτει σταδιακά τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, τα γλωσσικά μοντέλα αποτελούν εδώ και καιρό σημαντική εστίαση στην επιστημονική έρευνα. Ενώ μοντέλα όπως το GPT, το Claude και το Mistral έχουν αποδείξει την ικανότητά τους να εκτελούν μια ευρεία ποικιλία καθηκόντων, δεν έρχονται χωρίς ελαττώματα και πολλές μελέτες συνεχίζουν να διερευνούν τρόπους για την ενίσχυση των δυνατοτήτων τους.
Σε μια πρόσφατη μελέτη, η ομάδα SEMIC ασχολήθηκε με τον τομέα προσαρμογής, διερευνώντας τον τρόπο με τον οποίο η επανακατάρτιση Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLM) με δεδομένα του δημόσιου τομέα θα μπορούσε να βελτιώσει τις επιδόσεις της τεχνητής νοημοσύνης ειδικά για καθήκοντα που σχετίζονται με τον δημόσιο τομέα.
Προσαρμογή των LLM για τον δημόσιο τομέα:
Η προσαρμογή του τομέα των Μοντέλων Μεγάλης Γλώσσας αναδείχθηκε ως ένα από τα πιο δημοφιλή θέματα στην πρόσφατη έρευνα γύρω από τη μοντελοποίηση της γλώσσας. Αυτή η αύξηση του ενδιαφέροντος οφείλεται σε παρατηρήσεις που τείνουν να υπολείπονται των επιδόσεων του LLM όταν εφαρμόζονται σε ιδιαίτερα συγκεκριμένους τομείς. Για την αντιμετώπιση αυτής της πρόκλησης, η προσαρμογή του τομέα έχει ως στόχο να εμπλουτίσει αυτά τα μοντέλα με δεδομένα ειδικά για τον τομέα, βελτιώνοντας έτσι την κατανόηση των μοναδικών αποχρώσεων των εξειδικευμένων γλωσσών. Προσαρμόζοντας τα δεδομένα κατάρτισης σε συγκεκριμένους τομείς, οι ερευνητές ελπίζουν να ενισχύσουν σημαντικά τις επιδόσεις και την ακρίβεια των μοντέλων σε αυτούς τους στοχευόμενους τομείς.
Στη μελέτη της, η ομάδα SEMIC είχε ως στόχο να διερευνήσει τα οφέλη της προσαρμογής τομέων για τον δημόσιο τομέα. Πιο συγκεκριμένα, επικεντρώθηκαν στη βελτίωση των επιδόσεων των LLM για μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης στο πλαίσιο της ευρωπαϊκής δημόσιας υπηρεσίας: ομαδοποίηση δεσμεύσεων σχετικά με τη Διαδρομή Μετάβασης για τον Τουρισμό (βλ. λεπτομέρειες σχετικά με την περίπτωση χρήσης εδώ).
Για να επιτευχθεί αυτό, συνέταξαν ένα στοχευμένο σώμα επίσημων εγγράφων και νομοθεσίας που σχετίζονται με τη Διαδρομή Μετάβασης για τον Τουρισμό. Αυτά τα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιήθηκαν για την περαιτέρω κατάρτιση δύο υφιστάμενων LLM, του BERT και του RoBERTa, προσαρμόζοντάς τα έτσι στον τομέα ενδιαφέροντος.
Βασικά πορίσματα και επιπτώσεις
Για να αξιολογήσει τον αντίκτυπο της προσαρμογής του τομέα, η ομάδα SEMIC χρησιμοποίησε μια καινοτόμο προσέγγιση χρησιμοποιώντας το GPT-4 για να αξιολογήσει την ποιότητα των συνεργατικών σχηματισμών που δημιουργήθηκαν με τα διάφορα μοντέλα. Τα αποτελέσματα αποκάλυψαν ότι η προσαρμογή τομέα είχε διαφοροποιημένο αντίκτυπο στην απόδοση ομαδοποίησης. Ενώ τα προσαρμοσμένα σε τομέα LLMs ενίσχυσαν την ερμηνεία και τη χρηστικότητα των ομάδων, η μελέτη έδειξε επίσης ότι ένα απλούστερο μοντέλο όπως το Word2Vec θα μπορούσε να παράγει ακόμη καλύτερα αποτελέσματα. Αυτό υπογραμμίζει μια πιθανή αντιστάθμιση μεταξύ της χρήσης πιο εξελιγμένων μοντέλων και της πρακτικής χρηστικότητας τους, γεγονός που υποδηλώνει ότι σε ορισμένες περιπτώσεις, η απλότητα μπορεί να ξεπεράσει την πολυπλοκότητα.
Αναδεικνύοντας την έρευνα στο NLDB 2024…
Δεδομένου του αυξανόμενου ενδιαφέροντος για τα γλωσσικά μοντέλα και την προσαρμογή του τομέα, η μελέτη της ομάδας SEMIC έγινε δεκτή για παρουσίαση στο συνέδριο NLDB 2024 στο πλαίσιο της ενότητας για την βιομηχανία.
Το 29ο Διεθνές Συνέδριο Φυσικής Γλώσσας και Πληροφοριακών Συστημάτων (NLDB), που διοργανώθηκε στο Τορίνο, επικεντρώθηκε φέτος σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, διαφάνεια και προκατάληψη στην τεχνητή νοημοσύνη, πολυτροπικά μοντέλα που συνδυάζουν NLP και Computer Vision και συνομιλητική AI. Σε διάστημα τριών ημερών, ερευνητές από την ακαδημαϊκή κοινότητα και τη βιομηχανία παρουσίασαν τις τελευταίες ερευνητικές και βιομηχανικές εφαρμογές του NLP σε όλα τα πληροφοριακά συστήματα.
Για τη SEMIC, το συνέδριο αυτό αποτέλεσε την ευκαιρία να μοιραστούν τα ευρήματά τους με την επιστημονική κοινότητα και να λάβουν ανατροφοδότηση σχετικά με το έργο τους. Μετά την παρουσίαση, η μελέτη θα δημοσιευθεί ως έγγραφο διάσκεψης στα πρακτικά της NLDB 2024 για το Springer και στο Κέντρο Υποστήριξης SEMIC τον Σεπτέμβριο του 2024.
Συμπέρασμα:
Συνολικά, η ομαδική έρευνα της SEMIC προσφέρει πολύτιμες γνώσεις σχετικά με την εφαρμογή της προσαρμογής τομέα και LLM στις δημόσιες υπηρεσίες. Κατέδειξε ότι η προσαρμογή τομέα μπορεί να είναι μια κατάλληλη προσέγγιση για τη βελτίωση της ικανότητας ενός μοντέλου ΤΝ να κατανοεί τις ιδιαιτερότητες της γλώσσας ανά τομέα. Αυτή η βελτιωμένη κατανόηση θα μπορούσε να οδηγήσει σε ακριβέστερη και αποτελεσματικότερη επεξεργασία δεδομένων, ενισχύοντας έτσι τη διαλειτουργικότητα μεταξύ των διαφόρων δημόσιων διοικήσεων.
Επιπλέον, η ομάδα SEMIC, συνεργαζόμενη με ένα περιορισμένο domain corpus, έδειξε τι μπορεί να επιτευχθεί ακόμη και με μικρές προσπάθειες, συμβάλλοντας στο σώμα της έρευνας σχετικά με τις τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας στις δημόσιες υπηρεσίες. Η μελέτη υπογράμμισε επίσης τη σημασία της προσοχής κατά τη χρήση σύνθετων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Τόνισε ότι η αυξημένη πολυπλοκότητα δεν εγγυάται κατ’ ανάγκη υψηλότερη ποιότητα.
Ένα από τα επόμενα κρίσιμα βήματα σε αυτή την έρευνα είναι η βελτίωση της προσέγγισης για τη σύγκριση της ακρίβειας LLM σε πραγματικές εφαρμογές. Ενώ οι θεωρητικές μετρήσεις παρέχουν πολύτιμα σημεία αναφοράς, συχνά δεν ευθυγραμμίζονται με τις υποκειμενικές αντιλήψεις των χρηστών. Η πραγματική αποτελεσματικότητα εξαρτάται όχι μόνο από αντικειμενικά μέτρα, αλλά και από τον τρόπο με τον οποίο οι χρήστες βιώνουν και αλληλεπιδρούν με αυτά τα μοντέλα σε πρακτικά σενάρια. Αυτή η απόκλιση τονίζει την ανάγκη για πιο διαφοροποιημένες στρατηγικές αξιολόγησης που εξετάζουν τόσο τις ποσοτικές όσο και τις ποιοτικές πτυχές της απόδοσης LLM σε εφαρμογές που αφορούν συγκεκριμένους τομείς.
Πηγή άρθρου: https://joinup.ec.europa.eu