本文描述了在實際應用中,所謂"定制化"大型語言模型對於高等教育機構意味著什麼。文章從瑞士蘇黎世聯邦理工學院(ETH Zurich)的技術經驗出發,提供了相關的見解和經驗。
大型語言模型(LLM)是人工智能系統中的一個特殊類別,由於其易用性、公開可用性、推理能力和廣泛的知識庫,在高等教育中產生了巨大影響。然而,由於高等教育的深入專業性質,LLM經常需要更深入的特定領域知識。
定制化LLM的方法主要有三種:從頭開始訓練、微調和增強。從頭開始訓練是最複雜和資源密集的方式,需要大量的計算資源和訓練材料,通常只有大型企業才能承擔。微調則是在預訓練模型的基礎上進行調整,需要較少的計算資源,但仍需要大量的準備工作。增強是一種相對簡單的方法,通過提供相關的參考資料來定制聊天機器人的回應,但功能也相對有限。
在選擇定制化方法時,需要考慮可用資源、所需功能和最終部署的環境。對於大多數目的來說,增強方法可能就足夠了。微調可以幫助系統"學習"目標用戶的語言,並將一些基本的學科知識注入通用預訓練模型,但需要更多的努力來設置和維護。從頭開始訓練則在大多數情況下都是不可行的。
無論選擇哪種方法,最終都需要解決在何處運行推理(inference)的問題。對於主流商業模型,推理服務可以在雲端獲得,但對於自行訓練或微調的模型,則需要自行解決基礎設施問題,這可能需要大學投入額外的資源。
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