Pre-training for domain adaptation
当涉及到特定领域的应用开发时，有时可能需要从头开始预训练大型语言模型（LLM）以适应该领域的特定需求。以下是对域适应性预训练的详细解释和总结：
- 领域适应性预训练的必要性：
- 如果目标领域使用的词汇和语言结构在日常语言中不常见，需要进行领域适应性预训练
- 例如，法律领域使用特定术语（如“mens rea”和“res judicata”），这些术语在法律领域外很少使用，可能在现有LLM的训练文本中出现频率不高。
- 法律和医疗领域的挑战：
- 法律语言将日常词汇用于不同的语境中，如‘consideration’在法律中指合同的主要元素.
- 医疗领域包含许多描述疾病和程序非常见词汇，这些可能在由网络抓取和书籍文本组成的训练数据集中不常出现。
- 领域特定语言的特点：
- 有些领域使用高度特殊化的语言，如医生用于开处方的缩写，这些文本对于专业人员（如药剂师）意义明确，但对于一般模型可能难以理解。
- 预训练模型的限制：
- 由于模型通过原始预训练任务学习其词汇和语言理解，因此对于像法律、医疗、金融或科学这样高度专业化的领域，从头开始预训练模型将产生更好的结果。
- BloombergGPT案例研究：
- BloombergGPT是一个针对特定领域（金融）预训练的大型语言模型。
- 研究团队选择结合金融数据和通用文本数据来预训练模型以在金融基准测试上取得最佳结果，同时在通用LLM基准测试上保持竞争力。
- 模型规模和训练数据集的权衡：
- BloombergGPT的预训练遵循了Chinchilla规模法则作为指导，但由于金融领域数据的有限性，需要在实际训练数据集的大小上做出权衡。
- 实际应用中的挑战：
- 在预训练自己的模型时，现实世界的限制（如数据可用性）可能迫使开发者做出权衡。
总结来说，当开发特定领域（如法律、医疗、金融）的应用时，可能需要从头开始预训练LLM以适应该领域的特殊语言结构和词汇。这种域适应性预训练可以帮助模型更好地理解和使用领域特定的术语，从而提高模型在特定领域应用中的性能。然而，这种方法也面临着数据可用性和计算资源的限制，需要在实际应用中进行权衡。