随着 OpenAI 的 ChatGPT 等平台的推出，大型语言模型（简称 LLM）越来越受欢迎。
LLM 也称为文本生成器或文本预测模型，凭借其理解和生成自然语言的能力，为各行各业带来了革命性的变化。
聊天机器人、虚拟助理、内容生成器、代码生成器，甚至是简单的问答模式，正在被各行各业的企业所使用。
在本文中，我们将探讨什么是法律硕士、法律硕士如何影响您的业务，以及如何开始学习第一门法律硕士课程。
什么是法学硕士？
LLM 或大型语言模型是一种基于基础神经网络的特殊模型，属于生成式人工智能的范畴，已在海量文本数据（通常为 PB 级）上进行过训练。
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这些文本数据通常是从互联网上的内容中抓取的，包括
- 博客文章
- 出版物
- 书籍
- 文章
- 网站
这些模型经过训练后，可用于处理许多与文本相关的任务，具有类似人类的能力，如问答、翻译、情感分析等。
这使得 LLM 成为我们日常生活中不可或缺的一部分，被用于从虚拟助理到网站和社交平台聊天机器人等技术中。
它们还被用于法律研究，分析和总结大量法律文件；用于医疗保健，协助医疗诊断；用于教育，为学生提供个性化辅导和反馈。
法律硕士如何工作？
大型语言模型基于转换器网络，可学习文本中的模式。
与递归神经网络一样，变换器也是为学习序列模式而构建的，但它有三个关键组成部分，使其功能更加强大：
- 自我注意力： 有助于跟踪给定单词前后的单词关系。这是通过在训练过程中计算和优化注意力权重来实现的。计算出的注意力权重是序列中每个单词对其他单词重要性的数学指示，可帮助理解上下文。
- 位置嵌入：帮助模型跟踪词序。这是通过利用一种在文本序列中对每个单词的位置进行编码的技术来实现的。这种技术的独特之处在于，它并不只是对单词进行索引，而是计算一个矩阵，其中每一行都是代表每个编码单词的向量，从而在处理大型文本序列时，既能理解单词顺序，又能避免大量索引。
- 多头注意：与自我注意类似，多头注意也有助于追踪单词之间的关系。但不同的是，多头注意力会并行计算额外的注意力权重集，然后将结果串联起来，这样不仅能更复杂、更细致地理解单词之间的关系，还能加快训练速度。
一旦经过训练，LLM 就能根据提示或内容预测最可能出现的单词或短语，从而生成文本。
由此可见，将 LLM 建立在变压器网络的基础上，可以让 LLM 更快、更准确，并能理解更复杂、更细微的单词关联。
闭源与开源法律硕士
虽然有许多 LLM 可供开发人员和数据科学家交互使用，但这些 LLM 的管理方式主要分为两大类：封闭源代码和开放源代码
封闭源 LLMS
闭源 LLM 是专有的，由保留对底层技术和生成文本完全控制权的公司开发。它们不与用户共享源代码或披露训练数据。
开源法律硕士
另一方面，开源 LLM 的透明度更高，由共享源代码、培训数据和其他相关细节的组织开发。
这些模型免费向公众开放，允许用户访问、修改和改进模型的结构和训练技术。
GPT-3 等开源 LLM 因其多功能性以及开发人员和数据科学家在其基础上构建应用的能力而大受欢迎。
在闭源和开源法律硕士之间做出选择
选择开源还是闭源 LLM 取决于多个因素，包括
- 用户的具体培训需求
- 控制水平和透明度
- 内部或综合管理
对培训数据没有偏好或希望将 LLM 功能快速集成到应用程序中的组织，更有可能选择封闭源（或托管）LLM。
希望完全控制 LLM 的培训、调整和运行的组织更有可能选择开源 LLM。
法学硕士申请及其对企业的影响
事实证明，LLM 能够支持复杂的业务需求，将人工智能引入主流，并提供一系列宝贵的功能。
以下是一份初步清单，列出了法律硕士可为您的项目需求提供支持的领域：
如何选择法律硕士进行评估
LLM 可以支持如此多的强大功能，用户需要花时间评估哪些选项可以满足他们的项目需求。
我们建议在与特定的法律硕士合作之前评估以下因素：
- 开源与闭源
评估贵组织是希望使用闭源 LLM（通常有特定的访问选项和成本结构），还是使用开源模式（提供更多灵活性，但需要更多规划和运营投资）。
- 许可证
与 LLM 相关的许可证是需要评估的最重要方面之一。如果您选择的 LLM 许可证与您的业务不符，您将无法使用 LLM 的功能。
- 训练文档
查看用于训练模型的文档，因为这将影响模型的广度和准确性。数据的质量和多样性对于训练一个强大的 LLM 至关重要。
- 标记
LLM 中的标记是模型读取和处理文本的基本单位。在使用 LLM 时，了解标记化非常重要。输入文本中标记的数量会影响运行模型的成本、生成响应所需的时间以及响应中可包含的内容。
开始攻读第一个法学硕士学位
有几种方法可以开始与法律硕士互动，但我们推荐这两种：
OpenAI 的 ChatGPT
ChatGPT 基于 GPT-3.5 架构，经过专门设计和微调，在会话任务和与人类用户的交互中表现出色，是一款专门用于会话问题的 LLM。
有了 OpenAI 的 ChatGPT，用户可以向模型输入简单的问题以获得答案，就像向苹果的 Siri 或谷歌的 Assistant 提问一样。
拥抱的脸
Hugging Face 提供了 Hugging Face Model Hub，用户可以在这里查找和共享预训练模型、数据集以及其他与 NLP 相关的资源。
Hugging Face 在人工智能、ML 和数据科学界广受欢迎，是发布、共享和交互模型的好地方。它通过 API 或 AWS 或 Azure 提供了快速、免费的模型测试选项或商业选项。
下一步工作
在您花时间探索并与 LLM 互动之后，您就可以将它们应用到您的应用程序中了。
我们将在今后的博文中介绍更多这方面的内容，但您一定想知道：
- 为您的使用案例确定最佳 LLM
- 使用目标数据训练 LLM（如有必要
- 部署并测试 LLM 的准确性和性能
- 根据测试结果微调 LLM
- 部署规模和生产运营
对于大多数开发人员和数据科学家来说，部署往往是最难的一步，但我们的推理引擎（Inference Engine）让这一步变得简单，它是Ulap 机器学习工作区的一部分。
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