通用模型与专用模型对比

正如我们所见，并非所有大型语言模型都相同。一个重要的区别在于它们被设计来处理的任务范围。可以将其比作工具箱里的工具：有些是多功能的，而另一些则专为非常具体的任务设计。大型语言模型也遵循类似的模式，大致分为两类：通用模型和专用模型。

通用模型：多功能能手

通用大型语言模型旨在具有适应性并能处理各种语言任务。它们之所以能实现这种多功能性，通常是因为它们在极其庞大且极为多样的数据集上进行训练，这些数据集的文本来自网站、书籍、文章以及无数主题的许多其他来源。

特点：

• 知识广博： 它们对许多主题都具有广泛的理解，尽管有时是表层的。
• 任务灵活： 它们无需专门的重新训练即可尝试多种任务，包括：
  • 撰写各种创意文本格式，如诗歌、代码、剧本、音乐作品、电子邮件、信件等。
  • 以信息丰富的方式回答你的问题，即使问题开放、有难度或比较特别。
  • 概括长文档或文章。
  • 翻译语言。
  • 根据描述生成计算机代码。
  • 进行开放式对话。
• 基础特性： 许多通用模型作为“基础模型”，这意味着它们提供一个立足点，在此之上可以开发出更专业的模型（我们稍后会提到这一点）。

例子： 像OpenAI的GPT系列（生成式预训练Transformer）、谷歌的Gemini或Anthropic的Claude等模型都是通用大型语言模型的知名例子。你可以在前一刻询问它们历史问题，下一刻就让它们起草一封电子邮件。

权衡： 它们的优势在于范围广。然而，对于高度具体或技术性任务，通用模型可能不如针对该特定用途训练的模型表现得准确或高效。它可能提供听起来合理但错误的信息，特别是在小众方面。

专用模型：专注行家

相比之下，专用大型语言模型针对特定方面或特定类型的任务进行了性能优化。它们通常是通过取一个通用模型，并针对目标方面相关的更小、精选数据集进行进一步训练（一个称为微调的过程）来创建的。或者，它们也可能从头开始以特定目的进行训练。

特点：

• 专门知识丰富： 它们在特定方面（例如，医学、法律、金融、软件开发）拥有丰富的知识。
• 任务准确度高： 与通用模型相比，它们在其专长范围内的任务上通常能实现卓越的性能、准确性和可靠性。
• 效率： 它们有时会更小、更快地完成特定任务，因为它们无需承担与其功能无关的知识负担。

例子：

• BioBERT： 为理解生物医学文本而微调，对分析研究论文或临床笔记很有用。
• 代码生成模型： 如GitHub Copilot（最初由OpenAI Codex提供支持），这些模型专门针对大量源代码进行训练，以协助开发人员编写和调试代码。
• 金融LLM： 针对财务报告、市场数据和经济新闻进行训练，以帮助进行分析或情感检测。
• 法律LLM： 针对判例法、法规和法律文件进行训练，以处理合同审查或法律研究协助等任务。

权衡： 它们的优势在于在指定用途内的准确度和精确性。然而，如果让一个专业的医疗大型语言模型写诗或翻译斯瓦希里语，它很可能会表现不佳或拒绝，因为那超出了它的专业范围。

比较通用LLM和专用LLM在训练数据侧重和任务能力上的区别。

哪种模型适合任务？

选择使用通用模型还是专用模型，完全取决于你需要完成的任务。

• 对于广泛用途、创意写作、一般问答或涉及多个方面的任务，通用模型因其灵活性通常是合适的起点。
• 对于在特定方面需要高准确度的任务，如医疗诊断支持、法律文档分析、复杂代码生成或金融预测，专用模型几乎总能带来更好、更可靠的结果。

了解这种区别在选择或使用大型语言模型时很重要。知道一个模型是为广泛适用性还是高度专业化而设计，有助于设定预期并选择适合你需求的工具。