自然语言处理(NLP)是机器学习中最令人兴奋的子集之一。这使得我们可以像人类一样与计算机交谈，反之亦然。Siri、谷歌翻译和银行网站上方便的聊天机器人都依赖于这种人工智能，但并不是所有的NLP系统都是平等的。
在当今的人工智能领域，经过重要数据训练的更小、更有针对性的模型通常更适合商业计划。然而，大规模的NLP系统具有令人难以置信的沟通能力。它们被称为“大规模语言模型”(LLM)，可以回答简单的语言查询并生成新颖的文本。不幸的是，它们中的大多数都是新奇的，不适合大多数专业组织对其人工智能系统所要求的专业工作。
Open AI gpt -3最受欢迎的法学硕士之一是工程学的壮举。然而，它们也倾向于输出主观的、不准确的或无意义的文本。这使得这些庞大而流行的模型不适合精度至关重要的行业。
良好的前景
你好人形
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在STEM领域没有绝对的赌注，但在可预见的未来，欧洲的NLP技术前景光明。NLP的全球市场目前估计约为135亿美元，但专家表示，仅欧洲市场就在增长。到2030年超过210亿美元。
这为新的创业公司提供了一个广阔的开放市场，以及一些老牌行业参与者，如:dirty When Arria NLGThe前Dataiku最初在巴黎成立，但在全球融资阶段表现非常出色，现在在世界各地都设有办事处。后一家公司Arria NLG本质上是从阿伯丁大学(University of Aberdeen)分拆出来的，而且已经远远超出了它的苏格兰起源。两家公司都致力于以数据为中心的解决方案，为企业、制药和政府服务提供可验证和准确的结果，从而在自然语言处理解决方案的基础上取得巨大成功。
这些特殊渠道如此成功的原因之一是，训练和建立值得信赖的人工智能模型非常困难。例如，在大型数据集上训练的法学硕士倾向于以随机陈述的形式输出“假新闻”。如果你想写想法和灵感，这是有用的，但如果准确性和事实输出很重要，这是完全不可接受的。
我和其中一家公司的首席执行官伊曼纽尔·沃克纳(Emanuel Warkner)谈过。IsopHis总部位于巴黎，是一家人工智能创业公司，专门在制药和金融等标准化行业使用NLP进行自然语言生成(NLG)。根据他的说法，在为这些领域构建人工智能时，没有任何错误的余地。“它必须是完美的，”他告诉TNW。
其他可能潜入NLP和NLG模型的常见偏见包括人为偏见(当人类由于文化或故意误解而不恰当地标记数据时发生)和制度偏见。
对于依赖准确的数据和输出来做出重要决策的组织来说，最后一个可能是一个大问题。在制药和金融等标准化行业，这种偏见可能会导致患者预后不佳和财务崩溃。偏见是人工智能中最大的问题之一，像GPT-3这样的法学硕士基本上和他们接受训练的数据库一样有偏见。
虽然很难完全消除偏见，但最好只使用最高质量的手工检查数据，并设置系统的“参数”(基本上，允许开发者微调虚拟刻度盘和旋钮)，这有助于减少偏见。AI输出-调好。
GPT-3和类似的模型能够惊人的散文技艺，有时甚至欺骗一些专家。然而，它完全不适合一个标准化的行业，因为准确性和问责制是最重要的。
为什么要使用人工智能
当风险很高时，采用LLM或NLP/NLG似乎是个坏主意。例如，在制药行业，偏差和遗漏会极大地影响临床报告的准确性。谁会愿意相信一台能预见自己未来财务状况的机器呢?
幸运的是，像Yseop这样的公司并没有使用充满未经检查信息的开放式数据集。诚然，您不太可能要求Yseop的制药模型写一首歌或创建一个合适的咖喱食谱(使用当前数据集)，但是控制输出的数据和参数是经过仔细选择的。它是经过审查和使用的，所以可以说是可靠的。构建它们的任务。
但问题仍然存在，为什么要使用人工智能?到目前为止，我们已经使用了非自动化的软件解决方案。
沃尔肯纳尔告诉我，我可能很快就没有选择了。他说，人类劳动力没有跟上，至少在制药行业是这样。
Walckenaer说:“未来十年，对医学作家的需求将增加两倍。”他补充说，Yseop的系统可以将该行业的效率提高50%。它改变了游戏规则。对于那些担心被机器取代的人来说，这是个好消息。他确信，Yseop的系统是为了增强熟练的人类劳动力，而不是取代他们。
在其他标准化行业，如金融和商业智能领域，NLP和NLG有助于减少或消除人为错误。虽然这可能没有拥有一个法学硕士那么令人兴奋，因为它可以假装和你聊天，就像一个著名的历史人物，或者只要按一下按钮就能产生假新闻，但现在有成千上万的企业正在节省时间和金钱。
https://thenextweb.com/news/large-language-models-like-gpt-3-arent-good-enough-for-pharma-finance像GPT-3这样的大型语言模型对于制药和金融来说还不够好
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评论列表（4条）
我是荣品号的签约作者“硕东正”！
希望本篇文章《像GPT-3这样的大型语言模型对于制药和金融来说还不够好》能对你有所帮助！
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