大语言模型在专业领域的应用---上

除了对研究领域的进步产生了深远的影响外, 大语言模型已深入进入了多个专业领域, 进而促进了相关技术的优化与更新. 本文将从医疗、教育、法律、金融以及科学研究等五个重要领域出发, 概述大语言模型在这些专业领域的具体应用, 其中表格部分展示了各领域的代表性大语言模型及其数据资源.

医疗场景下的大语言模型

医疗作为与人类日常生活紧密相关的关键领域之一，在其发展进程中始终占据重要地位。由于其强大的通用任务解决能力，在实际应用中大语言模型已被广泛部署于医疗行业的多个环节中以辅助医生完成各类工作职责。具体而言，在这一过程中大语言模型可承担的任务包括：协助医生完成诊断过程、生成专业的临床报告、进行医学文本翻译以及提供心理健康评估等支持性工作。

现有的医疗大语言模型大多基于通用大语言模型，并采用持续预训练技术和指令微调方法使其充分适应医疗领域以更好完成下游任务在持续预训练阶段这些模型可充分利用医学领域的丰富数据资源例如医学教科书诊疗记录等来学习专业知识和技术进而准确解析医学文本语义信息为应对复杂的多样化医疗任务还需进一步构建特定指令集合以对模型进行微调训练然而真实场景中与医疗相关的指令数据获取较为困难因此可采用收集医患对话记录或构建医学问答知识库的方法设计通用指令模板从而生成适用于不同任务的专用指令数据Med-PaLM是谷歌推出的新型医疗大语言模型它基于与医疗相关的专用指令数据对FLAN-PaLM进行微调训练后能在回答专业问题时获得医生认可为了提高回答准确性和可信度研究团队还探索了将医疗大语言模型与医学数据库结合的可能性并运用检索增强等技术来优化其处理复杂性较高的临床任务能力

此外

医疗领域中存在丰富的开源数据资源可供模型进行训练与评估。这些数据资源中预训练医疗大模型的主要来源包括电子病历、科学文献以及医学问答等多种类型。电子病历中的数据通常由患者的健康诊断信息构成，在使用这类数据时可以预期有助于大语言模型理解医疗领域的专业术语并掌握相关技术流程。MIMIC-III被视为当前广泛应用的重要电子病历研究基准库之一，在该基准库中包含40K余名患者的多模态临床数据分析内容。此外，在科学研究文档方面科学文献也展现出高度规范化的特征并常被用于支持学术研究活动。最后在医学交流方面大量存在的医患对话对话资料为构建指令型知识库提供了重要支持

为了评估医学大语言模型的功能, 常常采用自动化评估的方法, 这种方法能够系统地考察其在理解医疗文本以及运用医疗知识方面的能力。其中, MultiMedQA被视为一项在医学领域广为采用的标准评测基准, 它由多个不同的医学问答数据集组成, 这些数据集涵盖了临床学、生物科学以及其他相关健康领域的各种问题类型, 从而全面反映当前技术的应用范围与效果。此外, 在多模态医疗模型的研究中, 经常会利用包含图像信息及其相关问答对的数据集来进行评测工作, 这种方法特别注重模型对复杂图文信息的理解与整合能力的考察。除了依靠开源资源实现自动评价外, 还有一种更为直观的方式即通过邀请专业医疗工作者参与模型性能测试, 这种方式能够从准确性、实用性和专业性等多个维度全面检验生成内容的质量

在医疗领域中，大语言模型展现出显著的应用潜力。基于医学数据的预训练和微调过程能够帮助模型逐步掌握基础医学知识，并在临床研究、诊断决策以及药物研发等多个方面提供技术支持。这不仅有助于提升医疗服务质量和改善患者就医体验，同时也对推动医疗健康事业的整体发展具有重要意义。然而目前的大语言模型仍存在诸多局限性：其专业知识储备有待加强，在理解医疗数据的具体数值意义方面仍显不足；此外在实际应用场景中缺乏独立的安全监管机制也是一个亟待解决的问题。这些问题的研究与探索仍有待进一步深入推进。同时将大语言模型与生物传感等前沿医疗技术相结合有望构建一个更加完善和智能化的医疗辅助系统

教育场景下的大语言模型

教育是人类文明发展的基础要素，在推动个人成长和社会进步方面发挥着不可替代的作用。在教育体系中，大型语言模型已经被成功应用于多种教育场景，在提升教育智能化、实现教学自动化以及实现个性化学习方面取得了显著成效。

一般而言，在教育应用系统中会遇到多样化的用户需求（如作文批改、启发式教学、试题讲解等），并且要支持与用户之间实现高效的互动交流。为此，在对大语言模型进行训练时需要充分利用海量的教育相关文本资源以及专业数据，并结合大规模对话数据实现指令级别的微调优化工作，从而能够更好地适应不同教育场景的需求运用。鉴于不同学科领域间普遍存在的知识体系差异性特征，在这一背景下根据不同学科的特点设计专门的大语言模型将是十分合理的策略选择。例如，在具体实施层面可以选择构建专门面向数学学科的知识检索引擎系统，并重点强化数学领域的基础理论框架以及解题思路指导功能；在此基础之上还可以将各学科相关的智能辅助工具整合成一个综合性的教育支持平台，并通过智能化的知识服务功能为教师提供个性化的教学方案设计支持；同时还可以通过引入网络检索技术提升系统的知识服务效率，并借助本地化知识库进一步优化系统的实际应用效果。然而，在这一过程中必须充分注意到教学活动所涉及的相关数据可能会包含用户的个人隐私信息资源，在未经充分授权的情况下对外提供基于这些数据生成的服务可能会带来潜在的安全风险隐患；因此目前公开 available 的开源大语言模型数量有限，并且现有的开放平台多数采用授权访问的方式对外提供服务

教育领域大模型相关的数据资源主要包含两类：一种是适配教育场景的训练数据集；另一种是用于评估大模型教育能力的评测数据集

该评估侧重于在辅助学习过程中的教学能力和教育领域知识的理解能力这两个核心要素。针对前者的能力，则需通过实际情境下的教师与学生互动数据来进行训练，并采用大语言模型来模仿人类教师对学生进行指导。随后会对这些表现从多个维度展开评估——包括表达方式、理解能力和辅助教学效果等指标的具体表现情况。进一步地，在测试后者的能力时，则可以直接基于现有知识层次和学科特点选取合适的题库来进行测评。

大语言模型展现出显著的应用前景，在教育环节提供指导的同时也能辅助完成课程规划和作业评估工作

法律场景下的大语言模型

在法律服务中,从业人员经常需要处理合同咨询,审查合同以及案件判决等工作.由于这类工作量大且重复性强,在人力成本方面存在较大压力.随着人工智能技术的发展,在法律服务领域的应用前景逐渐显现.基于现有技术的大语言模型具备强大的处理能力,经过领域适配以后,能够助力完成多种法律任务,如合同信息抽取,法律文书撰写以及案件判决生成等,并展现出良好的应用前景.

为构建法律大型语言模型, 可收集丰富的法律相关文本数据, 并进一步对通用大语言模型实施精进微调, 以期使其具备专业的法律知识体系. ChatLaw 是一个专门服务于中文环境的大型语言模型, 其训练素材主要来源于法条条文、司法判例解读、法考真题以及判决文书等多种来源. 该模型目前分为 ChatLaw (13B) 和 ChatLaw (33B) 两个版本, 分别基于 Ziya-LLaMA (13B) 和 Anima (33B) 基础架构进行培训, 具备较强的中文法律文本理解和执行能力. 在应用大模型处理中国法治问题时需特别注意其适用性问题. 在设计中, 应特别针对中文场景筛选训练样本, 排除不契合中国法律法规的内容; 同时还需精心设计特定指令语料库, 包括常见案例咨询指令等类型.

在法律领域中存在大量可用于模型训练与评估的数据资源。其中主要包含法律法规裁判文书等法律数据这些数据通常可通过相关官方网站获取由于其规模较大因此可为大模型提供大量丰富的法律专业知识进一步还可以收集司法考试题目法律咨询法律问答等相关数据此类数据不仅涵盖了真实用户的实际需求还融入了基于专业知识的回答通常可被用于指令数据的构建进而有助于对模型进行微调过程中Cuad作为一个包含510个商业法律合同超过13K个标注的合同审查数据集是由众多律师专家及机器学习研究者共同参与构建通过专业律师对这些合同进行扩充并经过细致标注从而获得了高质量的专业指令数据集此有助于提升特定领域的专用型大语言模型微调效果此外上述提到的数据也可被用来建立法领域评测基准以便全面检验专用型大语言模型的表现其中司法考试题目常被用于评估模型性能相较于传统问答数据集司法考试题目的回答往往基于对大量专业知识的理解以及多方面参考资料的综合考量因而难度较高专业性更强适用于测试大语言模型的整体能力

大语言模型在推动技术自动化升级方面发挥着关键作用。在实践中可以通过使用相关数据进行预训练和微调使其适应特定领域从而提升其对法律知识的理解与运用能力从而更好地服务相关任务。因为这类应用场景通常需要极高的准确性与严谨性所以必须经过严格验证。此外还需要采取措施防止潜在风险中的隐私泄露问题。

金融场景下的大语言模型

伴随着金融科技领域的迅速发展，在这一过程中

与专门领域模型的研究方法类似，在金融领域数据上进行持续微调或进一步预训练通用大语言模型后，在结合基础知识储备的基础上即可构建出专业的金融大语言模型以提升其在相关任务中的表现为了实现这一目标不仅需要收集大量高质量的专业文本还需要适当引入通用领域的知识以丰富语义信息其中在专业方向上有丰富资源积累的主要来源包括公开上市公司的公司文件新闻报道以及行业相关的专业分析报告等这些资料不仅涵盖了丰富的行业术语还融入了专业的行业思维对于构建具备广泛认知能力的大语言模型具有重要意义其中最具代表性的就是BloombergGPT这一基于自回归Transformer架构设计的大规模AI语言模型它拥有50万亿参数规模并经过全面预训练过程使用了来自363万亿词元的专业级金融领域的语料以及345万亿词元的基础知识储备从零开始学习构建而成其独特的知识体系不仅能够有效处理复杂的上下文关系还具备强大的多模态理解能力在多个关键指标上均优于现有的开源全 indiscrim别AI语言模型如OPT及BLOOM等同时其在通用自然语言处理任务中的表现也达到了与这些开源全 indiscrim别AI语言模型相当的高度值得注意的是这一专业知识体系主要来源于彭博社在其过去二十年内的英文专业文献资料库中涵盖的内容广泛而深入包括网络爬虫抓取的专业级财经资讯专业性出版物编撰而成的深度新闻报道以及社交媒体上的专业讨论等多个维度的信息源

金融领域的预训练数据通常包含企业的敏感信息，并可能引发隐私保护问题；因此开源数据资源有限。目前研究社区公开的金融领域主要以指令型数据集和评测数据集两种形式存在。现有的指令型数据集通过整合包括新闻标题分类、命名实体识别、股票趋势预测等多种应用场景的数据，并结合注册金融分析师考试等现实对话场景中的问答资料，在统一格式下形成指令型数据集；旨在提升模型在金融文本处理方面的能力以及在实际金融场景中的应用效果。FIT作为该领域具有代表性的指令型数据集之一，共收录136,000余条指令；其原始来源涵盖五个类型的任务，并来自9个不同的金融自然语言处理基准集合

为了评估大型金融语言模型的表现，在现有金融领域评测基准中包含了多种具有代表性的金融应用场景。其中，FinBen项目收集了35个与金融相关的数据集，并涉及23个不同类型的任务。根据难度将这些任务划分为三个级别：

基础任务涉及金融领域的分类或计算类型。
进阶任务涉及更复杂的生成与预测类型。
挑战性任务专设用于自动化生成交易决策。

大语言模型在金融领域的应用正逐步加快

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