Термины в фокусе: адаптация языковых моделей к финансовой и юридической сфере

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет крупным языковым моделям точнее понимать и использовать специфическую терминологию в областях, где точность имеет критическое значение.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

В рамках разработанной системы TermGPT формируется граф предложений, где узлы представляют отдельные предложения, а связи отражают семантические и структурные отношения, при этом неоднозначность смысла выделяется чёрным цветом, а лексическая — синим; каждое предложение служит опорным образцом для генерации пар «вопрос-ответ» посредством аугментации данных, после чего применяется контрастное обучение на различных уровнях для разграничения терминологических представлений в зависимости от категорий пар «вопрос-ответ».

Представлен TermGPT – многоуровневый фреймворк контрастивного обучения для улучшения понимания доменно-специфической терминологии в финансовых и юридических текстах.

Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в генерации текста, их способность к точному пониманию специализированной терминологии в юридической и финансовой сферах остается проблемой. В данной работе, представленной под названием ‘TermGPT: Multi-Level Contrastive Fine-Tuning for Terminology Adaptation in Legal and Financial Domain’, предлагается фреймворк TermGPT, использующий многоуровневое контрастивное обучение для адаптации терминологии. Этот подход позволяет повысить дискриминацию семантических различий в контексте сложных предметных областей, улучшая производительность в задачах, требующих высокой точности интерпретации. Сможет ли TermGPT стать основой для создания более надежных и эффективных систем анализа и прогнозирования в правовой и финансовой отраслях?

Понимание Специализированной Лексики: Вызов для Больших Языковых Моделей

Крупные языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие результаты в общих задачах, однако часто сталкиваются с трудностями при работе со специализированной терминологией в узких областях знаний, что приводит к неточностям. Особенно остро эта проблема проявляется в областях, требующих высокой семантической точности и понимания контекста. Существующие методы дообучения моделей могут быть неэффективны при переносе знаний в конкретные домены, требуя значительных объемов размеченных данных и вычислительных ресурсов. Ключевая проблема заключается в сохранении семантической точности при адаптации LLM к пониманию нюансов предметно-ориентированного языка. Необходимо разработать методы, позволяющие моделям не только правильно интерпретировать термины, но и учитывать контекст их использования.

Сравнение различных моделей на разных наборах данных демонстрирует различия в оценке LLM, что позволяет оценить их эффективность в различных сценариях.

TermGPT: Многоуровневое Контрастное Обучение для Глубокого Понимания

TermGPT использует многоуровневый подход контрастного обучения, балансируя глобальный контекст предложения с детализированными представлениями токенов, что улучшает понимание терминологии. Данная стратегия позволяет модели учитывать как общее значение предложения, так и тонкие семантические нюансы отдельных слов и фраз. В основе фреймворка лежит применение контрастного обучения как на уровне предложений, так и на уровне токенов, что обеспечивает захват семантических связей на различных уровнях гранулярности. Для повышения устойчивости модели и снижения зависимости от больших объемов размеченных данных используется аугментация данных, основанная на графе предложений, генерирующая разнообразные и точные обучающие пары.

Реализация и Оптимизация TermGPT для Масштабируемости

В основе TermGPT лежат масштабные генеративные языковые модели, такие как Qwen3-8B-Instruct и LLaMA3-8B-Instruct, используемые в качестве основных кодировщиков. Для оптимизации эффективности обучения применялись такие методы, как LoRA для параметрически эффективной тонкой настройки, DeepSpeed-ZeRO2 для оптимизации памяти и оптимизатор AdamW. LoRA позволяет значительно сократить количество обучаемых параметров, снижая вычислительные затраты, в то время как DeepSpeed-ZeRO2 обеспечивает распределенное обучение. Для дальнейшей адаптации выходных данных модели была интегрирована процедура Supervised Fine-Tuning (SFT), позволяющая модели изучать корреляции между входными запросами и ожидаемыми ответами.

Оценка и Результаты TermGPT в Юридической и Финансовой Сферах

Оценка TermGPT проводилась на наборах данных JecQA (юридические вопросы и ответы) и Financial Regulations Dataset, что позволило продемонстрировать существенные улучшения в производительности по сравнению с базовыми моделями. В среднем, TermGPT обеспечивает прирост в 6.14% в задачах Question-Answering (QA), связанных с терминологией, и 2.60% в задачах Question-Choice Answering (QCA). Особенно заметные результаты были достигнуты при использовании архитектуры Qwen3, где зафиксировано увеличение производительности на 15.98% в задаче QCA и на 43.52% в задаче QA.

Анализ производительности различных областей в задачах QCA и QA выявляет специфические сильные и слабые стороны каждой области в контексте этих задач.

Полученные результаты подчеркивают потенциал TermGPT для повышения эффективности больших языковых моделей (LLM) в приложениях, требующих точного понимания специализированной лексики. Истинная надёжность системы раскрывается не в сокрытии её принципов работы, а в их прозрачности.

Исследование представляет подход, где понимание системы становится ключом к её адаптации. Как отмечал Джон фон Нейманн: «В науке нет готовых ответов, есть только способы задавать правильные вопросы». Данная работа, фокусируясь на многоуровневом контрастном обучении для адаптации терминологии в юридической и финансовой областях, демонстрирует именно это. Авторы стремятся не просто обучить модель, но и заставить её понять нюансы терминологии, что особенно важно в контексте неоднозначности и дефицита данных. В результате, TermGPT выходит за рамки простого распознавания слов, стремясь к глубокому семантическому пониманию, необходимому для точной интерпретации сложных финансовых и юридических текстов.

Что дальше?

Представленная работа, по сути, лишь аккуратный патч к исходному коду реальности. Термины – это переменные в сложном алгоритме, управляющем финансовыми и юридическими процессами. Модель TermGPT демонстрирует, что осознанное манипулирование этими переменными возможно, но проблема не в точном определении значения каждого термина, а в понимании связей между ними – в построении графа, отражающего истинную логику системы. Очевидно, что текущий подход, основанный на контрастивном обучении, является лишь одним из способов декомпиляции этого графа.

Следующим шагом представляется не просто увеличение объёма данных или усложнение архитектуры модели, а поиск принципиально новых методов представления знаний. Необходимо отойти от линейных представлений и исследовать возможности нелинейных, многомерных моделей, способных улавливать скрытые закономерности и зависимости. Ключевым моментом является создание системы, способной к самообучению и адаптации – к автоматическому расширению и корректировке графа знаний на основе анализа реальных данных и обратной связи от экспертов.

В конечном итоге, задача состоит не в создании идеального переводчика юридического или финансового языка, а в разработке инструмента, способного взломать систему изнутри – понять её правила и использовать их для достижения желаемых результатов. Реальность – это открытый исходный код, который ещё предстоит прочитать, и представленная работа – лишь одна из попыток расшифровать его.

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

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

Смотрите также:

2025-11-14 14:47