În termeni simpli, reglarea fină optimizată prin recuperare, sau RAFT, este o tehnică avansată AI în care generarea îmbunătățită prin recuperare este îmbinată cu reglarea fină pentru a îmbunătăți răspunsurile generative de la un model de limbaj mare pentru aplicații specifice din acel domeniu particular.
Permite modelelor lingvistice mari să ofere rezultate mai precise, relevante din punct de vedere contextual și mai robuste, în special pentru sectoare vizate, cum ar fi sănătatea, dreptul și finanțele, prin integrarea RAG și reglarea fină.
Componentele RAFT
1. Recuperare-augmentată Generație
Tehnica îmbunătățește LLM-urile permițându-le să acceseze surse de date externe în timpul inferenței. Prin urmare, mai degrabă decât cunoștințele statice pre-instruite ca în cazul multor altele, RAG permite modelului să caute în mod activ într-o bază de date sau într-un depozit de cunoștințe informații în doar două clicuri pentru a răspunde la interogările utilizatorilor. Este aproape ca un examen cu carte deschisă, în care modelul consultă cele mai recente referințe externe sau alte fapte relevante pentru domeniu. Adică, cu excepția cazului în care este cuplată cu o formă de instruire care rafinează capacitatea modelului de a raționa sau de a prioritiza informațiile preluate; RAG în sine nu rafinează capacitățile anterioare.
Caracteristicile RAG:
- Acces dinamic la cunoștințe: Include informații în timp real colectate din surse de informații externe.
- Adaptabilitate specifică domeniului: Răspunsurile se bazează pe seturi de date vizate.
Prescripţie: Nu conține mecanisme încorporate pentru discriminarea între conținutul relevant și irelevant preluat.
2. Reglaj fin
Reglarea fină înseamnă pregătirea unui LLM care a fost pre-instruit pe seturi de date specifice domeniului pentru a-l dezvolta pentru sarcini specializate. Aceasta este o oportunitate de a schimba parametrii modelului pentru a înțelege mai bine termenii, contextul și nuanțele specifice domeniului. Deși reglarea fină rafinează acuratețea modelului cu privire la un domeniu specific, datele externe nu sunt deloc utilizate în timpul inferenței, ceea ce limitează reutilizarea lor atunci când vine vorba de reproducerea productivă a cunoștințelor în evoluție.
Caracteristici ale reglajului fin:
- Specializare: Se potrivește unei anumite industrie sau sarcini pentru un anumit model.
- Precizie mai bună a inferenței: Îmbunătățește precizia în generarea de răspunsuri relevante pentru domeniu.
Limitări: Capabilități de actualizare dinamică mai puțin eficiente în construirea cunoștințelor.
Cum RAFT combină RAG și reglajul fin
Combină punctele forte ale RAG și tuningul într-un singur pachet ancorat. LLM-urile rezultate nu preiau pur și simplu documentele relevante, ci integrează cu succes acele informații înapoi în procesul lor de raționament. Această abordare hibridă garantează că modelul este bine versat în cunoștințele de domeniu (prin tuning), fiind, de asemenea, capabil să acceseze dinamic cunoștințele din afara (prin RAG).
Mecanica RAFT
Compoziția datelor de antrenament:
- Întrebările sunt cuplate cu documente relevante și documente care distrag atenția (irelevante).
- Răspunsuri în lanț de gândire care leagă informațiile preluate de răspunsul final.
Obiective de antrenament dual:
Învață modelul cum să clasifice un document relevant mai presus de toți factorii de distracție și îmbunătăți abilitățile de raționament solicitându-i explicații pas cu pas legate de documentele sursă.
Faza de inferență:
- Modelele preiau documentele de top printr-un proces RAG.
- Reglajul fin ghidează raționamentul precis și îmbină datele preluate cu răspunsurile principale.
Avantajele RAFT
Mai puține rate de eroare Fuziune
Creșterea dezvoltării reglate fin face ca RAFT să îmbunătățească remarcabil acuratețea sarcinilor specializate. În schimb, performanța sa în multe benchmark-uri, cum ar fi TorchHub, a obținut câștiguri de până la 76% față de tehnicile obișnuite de reglare fină.
Robustețe împotriva erorilor
RAFT antrenează modelele în modificarea informațiilor irelevante înainte de a stabili inferențe incorecte care decurg din recuperări greșite.
Date live
Spre deosebire de modelele statice reglate fin, LLM-urile cu RAFT pot ingera informații noi în mod dinamic, făcându-le potrivite pentru industrii precum medicina sau tehnologia care necesită o adaptare rapidă.
Utilizează eficient resursele
RAFT gestionează adaptarea domeniului în mod foarte rentabil datorită utilizării surselor externe de cunoștințe pentru instruire și inferență, reducând astfel dependența de seturi de date uriașe etichetate.
Aplicații ale RAFT în aplicații AI specifice domeniului
1. Sănătate:
- Rezumatul documentelor medicale.
- Sprijinirea procesului decizional clinic prin îmbinarea dosarelor pacientului cu ghidurile actualizate.
2. Servicii juridice:
- Efectuarea cercetărilor juridice și analizei statutului.
- Simplificarea revizuirii contractului.
3. Finanțe:
- Furnizarea de informații financiare bazate pe tendințele pieței.
- Evaluarea riscurilor folosind date economice în timp real.
4. Documentație tehnică:
- Scrierea materialului de referință API eficient.
- Răspuns la întrebările dezvoltatorilor cu referințe de cod.
Provocări în implementarea RAFT
Complexitatea datelor
Sunt necesare seturi de date de înaltă calitate specifice domeniului, care pot fi adesea greoaie de gestionat.
Probleme de integrare
Integrarea fără probleme a cunoștințelor externe în procesul de raționament al modelului necesită o inginerie sofisticată.
Consum mare de resurse
Pregătirea modelelor RAFT necesită o cantitate mare de redresare în puterea de calcul și infrastructura.
Cum ajută Shaip să adapteze provocările RAFT:
Shaip este unic în favoarea eliminării provocărilor care diferă de caracteristicile RAFT (Retrieval-Augmented Fine-Tuning) în furnizarea de seturi de date de calitate, seturi de date eminente specifice domeniului și servicii de date competente.
Platforma de supraveghere a datelor AI end-to-end asigură că aceste companii dețin o diversitate de seturi de date, susținute simultan de practici etice, bine adnotate pentru antrenarea modelelor lingvistice mari (LLM) în mod corect.
Shaip este specializată în furnizarea de servicii de date de înaltă calitate, specifice domeniului, adaptate pentru industrii precum asistența medicală, finanțele și serviciile juridice. Folosind platforma Shaip Manage, managerii de proiect stabilesc parametri clari de colectare a datelor, cote de diversitate și cerințe specifice domeniului, asigurându-se că modelele precum RAFT primesc atât documente relevante, cât și elemente de distracție irelevante pentru o instruire eficientă. Deidentificarea datelor încorporată asigură conformitatea cu reglementările de confidențialitate precum HIPAA.
Shaip oferă, de asemenea, adnotări avansate în text, audio, imagine și video, garantând calitate de top pentru antrenamentul AI. Cu o rețea de peste 30,000 de colaboratori și echipe gestionate de experți, Shaip se extinde eficient, menținând în același timp precizia. Abordând provocări precum diversitatea, aprovizionarea etică și scalabilitatea, Shaip ajută clienții să deblocheze întregul potențial al modelelor AI precum RAFT pentru impact.
