Термины в фокусе: адаптация языковых моделей для юриспруденции и финансов

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет повысить точность обработки специализированной лексики в критически важных областях, где значение каждого слова имеет решающее значение.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В рамках представленной системы TermGPT формируется графовое представление предложений, где узлы соответствуют предложениям, а ребра — различным семантическим и структурным связям, при этом неоднозначность смысла отображается черными, а лексическая — синими линиями; каждое предложение используется в качестве опорного примера для расширения данных и генерации пар «вопрос-ответ», после чего применяется контрастное обучение на различных уровнях для различения терминологических вложений на основе категорий этих пар.

Предложена методика многоуровневого контрастивного обучения для улучшения понимания доменно-специфичной терминологии большими языковыми моделями.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в генерации текста, их способность к точному различению специализированной терминологии, особенно в юридической и финансовой сферах, остается проблемой. В данной работе, посвященной разработке ‘TermGPT: Multi-Level Contrastive Fine-Tuning for Terminology Adaptation in Legal and Financial Domain’, предложен фреймворк TermGPT, использующий многоуровневое контрастивное обучение для адаптации терминологии. Этот подход позволяет повысить точность представления домен-специфичных терминов, учитывая контекст и структурные связи в тексте. Способно ли данное решение открыть новые возможности для задач, требующих глубокого понимания семантических нюансов в специализированных областях, таких как прогнозирование судебных решений или анализ финансовых рисков?

Специализированный язык: вызов для больших языковых моделей

Крупные языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие результаты в общих задачах, однако часто испытывают трудности при работе со специализированной терминологией, что приводит к неточностям. Существующие методы дообучения могут оказаться неэффективными в специфических областях, требуя больших объемов данных и вычислительных ресурсов. Сохранение семантической точности при адаптации LLM к нюансам специализированного языка – ключевая задача. Как и в органичном росте города, адаптация языковых моделей требует эволюционного подхода к структуре знаний.

Сравнение различных моделей на разных наборах данных демонстрирует различия в показателе LLM Score, указывая на зависимость эффективности модели от конкретного набора данных.

TermGPT: контрастное обучение на разных уровнях

TermGPT использует многоуровневый подход контрастного обучения для улучшения понимания терминологии, обеспечивая баланс между глобальным контекстом и детализированными представлениями токенов. Такой подход позволяет учитывать как общую семантику, так и нюансы отдельных слов и фраз. Контрастное обучение применяется на уровне предложений и токенов, улавливая семантические связи на различных уровнях гранулярности. Для повышения устойчивости и снижения зависимости от больших размеченных данных используется аугментация данных на основе графа предложений, генерирующего разнообразные и точные обучающие пары.

Реализация и оптимизация для масштабируемости

В качестве основы для TermGPT были использованы масштабные генеративные языковые модели, такие как Qwen3-8B-Instruct и LLaMA3-8B-Instruct, функционирующие в качестве базовых энкодеров. Для оптимизации эффективности обучения применялись LoRA для параметрически-эффективной тонкой настройки, DeepSpeed-ZeRO2 для оптимизации памяти и оптимизатор AdamW. Эти техники позволили значительно сократить вычислительные затраты и требования к памяти. Интегрированная процедура Supervised Fine-Tuning (SFT) способствовала дальнейшей адаптации выходных данных модели.

Оценка и результаты в юридической и финансовой областях

В ходе оценки TermGPT на наборах данных JecQA (юридические вопросы и ответы) и о финансовых регуляциях, продемонстрированы существенные улучшения в производительности по сравнению с базовыми моделями. TermGPT демонстрирует среднее улучшение на 6.14% в задачах QA и на 2.60% в задачах QCA. Особенно заметные улучшения были достигнуты при использовании Qwen3, где зафиксировано увеличение производительности на 15.98% в QCA и на 43.52% в QA. Данные результаты подчеркивают потенциал TermGPT для повышения производительности LLM в критически важных приложениях, требующих точного понимания специализированного языка. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений.

Анализ производительности различных предметных областей в задачах QCA и QA выявляет различия в их эффективности, что позволяет оценить применимость каждой области к конкретному типу задач.

Представленная работа демонстрирует, что эффективная адаптация больших языковых моделей к специализированным областям, таким как финансы и юриспруденция, требует не простого увеличения объема данных, а глубокого понимания структуры терминологии. Подход TermGPT, основанный на многоуровневом контрастном обучении, позволяет модели различать нюансы значений терминов в различных контекстах, что критически важно для точной интерпретации сложных текстов. Как заметил Бертран Рассел: «Всё должно быть сделано настолько простым, насколько это возможно, но не проще». Эта цитата отражает суть исследования – стремление к ясности и точности в понимании специализированной лексики, избегая излишней сложности и неоднозначности, что является ключевым для надежной работы модели в высокорисковых областях.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал многоуровневого контрастивного обучения для адаптации больших языковых моделей к специфической терминологии. Однако, стоит признать, что проблема не сводится лишь к “настройке” модели на определенные слова. Структура самой терминологии, её эволюция и взаимосвязь с изменяющимся контекстом остаются сложной задачей. Документация фиксирует структуру, но не передаёт поведение – оно рождается во взаимодействии. Простого увеличения объема данных, даже контрастивных, недостаточно для создания действительно “понимающей” системы.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется не только углубление контрастивного обучения, но и интеграция методов, учитывающих динамику терминологии во времени. Необходимо изучить, как можно использовать графы знаний не только для представления связей между терминами, но и для моделирования процессов их изменения и влияния на контекст. Попытки “зафиксировать” значение термина – это всегда упрощение, и игнорирование этой динамики неизбежно приведет к устареванию модели.

В конечном итоге, успех в этой области зависит не от создания более сложных алгоритмов, а от более глубокого понимания природы языка и мышления. Простота и ясность – вот критерии, которым должна соответствовать любая элегантная система. Попытки искусственно «улучшить» понимание модели без учета этих принципов обречены на провал. Иначе, мы рискуем создать лишь иллюзию интеллекта, за которой скрывается все та же сложность и неопределенность.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.09854.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-14 15:11