大语言模型在专业领域的应用---下

除了在研究领域产生了深远的影响外，在医疗、教育、法律、金融以及科学研究等广泛的专业领域中，大语言模型也呈现出显著的应用价值，并推动相关技术不断优化与革新。本文将从医疗、教育、法律、金融以及科学研究五个方面进行介绍，并附有各领域的代表性大语言模型及对应的数据资源列表。

科学研究场景下的大语言模型

科学研究是一项研究人员探索科学问题的学术活动, 对于人类社会的发展与进步具有重要意义. 在科研过程中, 研究人员通常会面临复杂的科学问题, 需要处理和分析大量的实验数据, 并及时了解最新的科学进展. 在这一背景下, 大模型技术可用来辅助科研工作者探索问题, 从而推动科学研究的进步. 构建科学研究相关的大语言模型需要利用科学领域相关的大量数据对其进行预训练或微调. Galactica 是 MetaAI 公司于 2022 年 11 月推出的科学大语言模型, 该模型基于 48M 篇论文、教科书、讲义以及丰富的化合物和蛋白质信息等广泛的数据资源进行预训练. 实验数据显示, Galactica 可以解决包括辅助论文撰写、物理问题求解以及化学反应预测在内的多种复杂科研任务. 此外, 针对特定学科领域如数学、化学和生物等, 可以通过收集领域特定的数据集合并针对性地进行训练来优化大语言模型. 在研发适合科学研究的大语言模型时, 需要选择合适的基座模型并搭配高质量的训练数据. 例如, 对于理工学科如数学, 可以采用基于代码的大语言模型作为基座并利用包含公式、定理证明等形式化的文本作为预训练素材. 同时在设计面向科学研究指令时应涵盖基础任务如科学概念理解和问答等核心内容以及特殊应用需求如数值计算和定理证明等需求.

目前有很多开放的数据资源可用于研发科研大语言模型。其中，公开的学术论文被广泛用作预训练数据。全球最大的论文预印本收集平台arXiv收录了近240万篇学术文章，并涵盖物理学、数学、计算机科学以及定量生物学等多个领域，在提供高质量科研文本数据的同时也具有较高的学术价值。此外研究人员还可以通过PubMed SemanticScholar等其他科研论文平台进行数据收集从而进一步扩充研究范围与规模。由于科学领域的研究可能涉及特殊格式的数据如蛋白质序列此类内容通常需要专门的方法将其转换为统一的形式以便于后续分析（如转为Markdown格式）。另外科学领域中还存在大量开源的专业知识问答数据库如专业考试习题库以及社区问答数据库等这些资源常用于构建指令知识库以帮助大模型实现指令微调这一过程不仅要求模型具备理解基础科学概念与理论知识的能力还需要其具备多步骤推理与复杂计算能力 Sci-Bench是一个具有代表性的科学知识评测基准它构建了一个基于大学水平知识点的数据集并涵盖了来自教科书中的789个开放性问题同时该评测基准还包括了一个多模态子集这一模块能够评估多模态大语言模型解决科学问题的能力

随着大模型技术持续发展，在科学领域中存在一些特定任务（例如解析几何问题）具有较高的难度。这些挑战主要体现在对大语言模型推理与计算能力的要求上。未来研究应着重探索提高该技术能力的方法，并通过优化生成内容的质量，并有效抑制幻觉现象来实现目标。

基本原理

大语言模型运用了看似简单的训练任务（即预测下一个词元），这些模型能够在大规模文本数据中实施无监督预训练，并因此能够有效解决多种下游任务。其特点与传统多任务学习方法显著不同，在于以往的方法通常需要通过扩展训练任务或注标数据来提高多任务学习效果。

虽然大语言模型的基本概念相对直观，但要对其性能机制进行形式化解释仍面临重要的研究难题。

此外，在大数据环境下进行 fair evaluation面临一个突出难题。

模型架构

基于其良好的扩展性特点，在由多个并列的多个自注意力层构成的架构中

最近期间引起了广泛关注的是长上下文窗口这一技术领域的发展动态。当前主流的大语言模型体系普遍具备处理较长上下文窗口的能力：例如基于GPT-4Turbo平台开发出的支持128千字节（128K）长度上下文窗口的应用程序；而Claude 2.1系统则支持高达200千字节（200K）长度的上下文处理能力。尽管研究人员在增强大语言模型处理长文本数据方面的努力不断取得进展——包括优化模型架构、改进训练算法以及探索新型注意力机制等方法——但目前仍存在一种现象：即部分模型未能充分释放并利用所获信息的能力依然有待提升。对此提出了解决方案：需要对模型架构进行针对性优化——包括调整层间连接模式或设计新型自适应机制——以期实现对长文本信息建模与提取能力的有效提升。另一个值得关注的问题是现有研究主要局限于仅具备解码器功能的Transformer架构设计：尽管这种架构在实际应用中展现出良好的效果；但就长远发展而言；这种单一的设计模式限制了对其他潜在高效架构形式的探索空间；这可能制约着大语言模型的整体发展进程。”

模型训练

目前业界普遍采用的大语言模型训练方法多为基于预测下一个词元的语言建模损失优化模型参数的方式。这些不同大语言模型之间的核心差异则体现在数据准备与数据利用的具体流程上。为了构建完整的以数据为核心的训练体系架构及统一化训练框架，在实际应用中需要完成对数据采集、数据清洗、数据匹配以及系统性知识更新等环节的自动化处理（或半自动化处理）流程。这一系列流程的成功实施将显著提升大语言模型研发效率并降低技术门槛。然而，在实际研发过程中由于受制于算力需求计算资源限制以及复杂的微调策略选择等因素影响开发效率存在较大瓶颈问题同时也会面临诸多技术挑战亟待解决。为此有必要进一步探索更加系统化且算力需求较低的预训练方法充分考虑多维度因素包括但不限于模型特性学习效率与稳定性等从而为后续的大规模预训练研究提供更加有力的技术支撑

此外还需要提升大规模计算资源协同使用与调度效率 以更好地组织和利用算力资源

模型使用

因为大语言模型的微调成本较高，在实际应用中并不常见。提示被视为大语言模型的主要操作方式之一。此外，在处理复杂问题时，提示通常会被设计为简洁明了的形式。在这一过程中، 上下文学习的作用变得更加显著——具体而言, 在构建任务提示时, 结合示例样本和具体需求能够提高准确性. 通过与传统微调方法相比, 在某些情况下甚至能实现更高的效率. 为了进一步提升复杂任务的表现能力, 研究人员开发了一系列创新的技术手段. 其中一种策略是将中间推理步骤纳入提示的内容中, 从而帮助系统更好地理解问题本质. 此外, 基于大模型的任务规划（Planning）也是一种解决复杂任务的有效途径——因为它允许系统在多次交互中逐步优化解决方案.

然而，在围绕提示学习领域的已有诸多研究中，并未对若干基础性问题进行系统性阐述。例如，在处理复杂任务时：高质量提示为何能够引导大模型生成正确答案？而仅基于任务基本描述的一般性提示为何无法有效解决此类任务？现有方法（包括信息增强学习(ICL)和对比蒸馏(CoT)）的工作原理及其优化路径如何？这些问题都值得深入研究，并对推进大语言模型的基础理论发展具有重要意义。

在实践应用中，在提升大语言模型的推理效率方面所取得的进展已经变得至关重要，在大规模部署的大语言模型面前仍面临着严峻挑战。如何实现既能有效压缩其物理存储空间又能显著提升提示推理速度的目标仍需持续关注与深入研究。为了增强大语言模型在复杂下游任务中的适配能力，在现有知识体系的基础上引入检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法已成为一种普遍适用的有效解决方案。通过检索增强技术，在领域知识库中检索相关数据并将其整合至任务提示信息中已展现出良好的应用前景。已有研究表明，在特定场景下检索增强方法能够有效拓展大语言模型的知识边界并提升其问答准确性。然而这种方法的效果高度依赖于大模型在长文本理解和应用层面的能力是否得到专门优化与适配

安全性与对齐

虽然大语言模型拥有强大的生成能力但同时也面临着诸多安全挑战例如在生成幻觉内容方面存在明显倾向这可能导致输出包含事实性错误的信息更为严重的是这些系统可能会因某些恶意指令而产生有害甚至有偏见的内容进而带来潜在的应用风险关于这些复杂的安全问题包括隐私保护过度依赖虚假信息传播以及社会影响等内容详细的讨论可参考GPT-3/4技术报告中的相关分析

针对大模型安全问题的解决，将人工反馈纳入强化学习过程的方法现已成为解决该类问题的主要途径之一。该方法通过整合人工标注数据来增强大模型对人类价值观的理解与规范。在强化学习过程中（RLHF），可以通过引入与安全相关的指导信息来辅助优化模型行为。尽管该方法在一定程度上展现了潜力，但其成功训练效果高度依赖于专业标注人员提供的高质量反馈数据的质量。为了进一步提升该技术的有效性，在现有基础上需要进行相关改进以减少人工标注者的负担，并探索更为高效、可大规模应用的数据标注方式。例如，在现有研究基础上发展更为简便易行的对齐优化算法（如DPO等），以降低RLHF中强化学习算法带来的训练难度和不稳定因素。

作为一种常见的实践手段，在网络安全领域中被广泛采用的大语言模型的安全性防护体系中，红队攻击（RedTeaming）方法通过收集并分析对抗性提示（即那些可能被恶意利用的有害提示信息），有效地帮助模型识别并规避潜在的安全威胁。在特定领域数据集的辅助下，在大语言模型的微调过程中如何平衡安全性与准确性成为一个值得深入研究的方向：其中一项重要的解决方案就是联邦学习技术，在隐私受限的应用场景下为大语言模型的安全防护提供了有效的技术支撑。

应用生态

由ChatGPT发布引发的大模型热浪掀起阵阵浪潮，在这一过程中 ChatGPT 采用开放式的自然语言交互模式时 向公众展示了其强大的语言处理能力 这种创新的应用模式不仅推动了技术发展 更重要的是为相关领域带来了革命性的变革机会 在实际运用中 大规模的语言模型凭借其卓越的知识整合与分析能力 在信息检索 智能问答以及自动化决策等多个关键领域展现出卓越的能力 这些优势使其能够在多种应用场景中发挥关键作用 尤其是针对复杂的系统优化与智能服务等领域 将产生深远的技术变革与应用价值

首先，在搜索引擎与推荐系统等信息获取技术领域中，类ChatGPT形式的信息助手打破了传统搜索引擎的局限性，在为用户提供新的信息获取途径方面发挥了重要作用；NewBing将大语言模型成功集成到搜索系统中，并实现了信息检索与内容生成相结合的技术模式

最后阶段的大语言模型突破性进展开创了研究的新曙光。展望未来，在这一发展中人类有望开发出更具智能化和广泛的应用能力的人工智能系统。与此同时，在这一进程中研究人员应在人工智能安全性的考量下努力工作以确保其真正服务于人类，并促进社会的进步与繁荣