Проще говоря, тонкая настройка с дополненным поиском (RAFT) — это усовершенствованная технология искусственного интеллекта, в которой генерация с дополненным поиском объединяется с тонкой настройкой для улучшения генеративных ответов большой языковой модели для конкретных приложений в этой конкретной области.
Это позволяет крупным языковым моделям предоставлять более точные, контекстно-релевантные и надежные результаты, особенно для таких целевых секторов, как здравоохранение, юриспруденция и финансы, за счет интеграции RAG и тонкой настройки.
Компоненты РАФТА
1. Генерация с дополненной поисковой информацией
Эта техника улучшает LLM, позволяя им получать доступ к внешним источникам данных во время вывода. Таким образом, вместо статических предварительно обученных знаний, как во многих других случаях, RAG позволяет модели активно искать информацию в базе данных или хранилище знаний в течение двух щелчков, чтобы отвечать на запросы пользователя. Это почти как экзамен с открытой книгой, на котором модель обращается к самым последним внешним ссылкам или другим фактам, относящимся к предметной области. То есть, если только это не сочетается с какой-либо формой обучения, которая улучшает способность модели рассуждать о полученной информации или расставлять ее приоритеты; RAG сама по себе не улучшает прежние возможности.
Особенности RAG:
- Динамический доступ к знаниям: Включает информацию в режиме реального времени, собранную из внешних источников информации.
- Адаптивность, специфичная для домена: Ответы основаны на целевых наборах данных.
Ограничение: Не содержит встроенных механизмов для различения релевантного и нерелевантного полученного контента.
2. Тонкая настройка
Тонкая настройка — это обучение LLM, предварительно обученного на доменно-специфичных наборах данных, чтобы разработать его для специализированных задач. Это возможность изменить параметры модели, чтобы лучше понять доменно-специфичные термины, контекст и нюансы. Хотя тонкая настройка улучшает точность модели относительно конкретной области, внешние данные вообще не используются во время вывода, что ограничивает возможность ее повторного использования, когда дело доходит до продуктивного воспроизведения развивающихся знаний.
Особенности тонкой настройки:
- Специализация: Подходит для конкретной отрасли или задачи для конкретной модели.
- Лучшая точность вывода: Повышает точность генерации ответов, соответствующих предметной области.
ограничения: Менее эффективные возможности динамического обновления при формировании знаний.
Как RAFT объединяет RAG и тонкую настройку
Он объединяет сильные стороны RAG и настройки в один закрепленный пакет. Полученные LLM не просто извлекают соответствующие документы, но и успешно интегрируют эту информацию обратно в свой процесс рассуждения. Этот гибридный подход гарантирует, что модель хорошо разбирается в знаниях предметной области (через настройку), а также может динамически получать доступ к внешним знаниям (через RAG).
Механика РАФТА
Состав обучающих данных:
- Вопросы сопровождаются соответствующими документами и отвлекающими документами (не относящимися к делу).
- Ответы в виде цепочки мыслей, связывающие полученные фрагменты информации с окончательным ответом.
Цели двойного обучения:
Научите модель выделять релевантный документ среди всех отвлекающих и улучшайте навыки рассуждения, запрашивая у нее пошаговые объяснения, связанные с исходными документами.
Фаза вывода:
- Модели извлекают документы с самым высоким рейтингом с помощью процесса RAG.
- Тонкая настройка обеспечивает точность рассуждений и объединяет полученные данные с основными ответами.
Преимущества РАФТА
Меньше ошибок при слиянии
Дополнение тонкой настройки разработки позволяет RAFT значительно повысить точность специализированных задач. Вместо этого его производительность во многих бенчмарках, таких как TorchHub, достигла прироста до 76% по сравнению с обычными методами тонкой настройки.
Устойчивость к ошибкам
RAFT обучает модели изменять нерелевантную информацию, прежде чем делать неверные выводы, вытекающие из неправильных извлечений.
Живые данные
В отличие от точно настроенных статических моделей, LLM с RAFT могут динамически усваивать новую информацию, что делает их идеальными для таких отраслей, как медицина или технологии, где требуется быстрая адаптация.
Эффективно использует ресурсы
RAFT обеспечивает адаптацию предметной области с очень низкими затратами благодаря использованию внешних источников знаний для обучения и вывода, тем самым снижая зависимость от огромных размеченных наборов данных.
Применение RAFT в предметно-ориентированных приложениях ИИ
1. Здравоохранение:
- Резюмирование медицинских работ.
- Поддержка принятия клинических решений путем объединения историй болезни пациентов с обновленными рекомендациями.
2. Юридические услуги:
- Проведение юридических исследований и анализ законодательства.
- Упрощение проверки контрактов.
3. Финансы:
- Предоставление финансовой информации на основе рыночных тенденций.
- Оценка рисков с использованием экономических данных в реальном времени.
4. Техническая документация:
- Написание эффективных справочных материалов по API.
- Отвечаем на вопросы разработчиков со ссылками на код.
Проблемы внедрения RAFT
Сложность данных
Требуются высококачественные наборы данных, специфичные для конкретной области, подготовка которых зачастую может быть обременительной.
Вопросы интеграции
Полная интеграция внешних знаний в процесс рассуждений модели требует сложной инженерии.
Высокое потребление ресурсов
Обучение моделей RAFT требует значительных вычислительных мощностей и инфраструктуры.
Как Шайп помогает адаптироваться к трудностям RAFT:
Шайп выступает за устранение проблем, связанных с функциями тонкой настройки с расширенным поиском (RAFT), при предоставлении качественных наборов данных, выдающихся наборов данных, специфичных для конкретной области, и компетентных служб обработки данных.
Платформа сквозного контроля данных на основе ИИ гарантирует, что эти компании будут иметь разнообразные наборы данных, одновременно одобренные этическими практиками и хорошо аннотированные для правильного обучения больших языковых моделей (LLM).
Shaip специализируется на предоставлении высококачественных услуг по обработке данных, ориентированных на конкретные области, разработанных для таких отраслей, как здравоохранение, финансы и юридические услуги. Используя платформу Shaip Manage, менеджеры проектов устанавливают четкие параметры сбора данных, квоты разнообразия и требования, ориентированные на конкретные области, гарантируя, что такие модели, как RAFT, получат как релевантные документы, так и нерелевантные отвлекающие факторы для эффективного обучения. Встроенная деидентификация данных обеспечивает соблюдение правил конфиденциальности, таких как HIPAA.
Shaip также предлагает расширенные аннотации в тексте, аудио, изображениях и видео, гарантируя высочайшее качество обучения ИИ. Благодаря сети из более чем 30,000 XNUMX участников и экспертно-управляемых команд Shaip эффективно масштабируется, сохраняя точность. Решая такие проблемы, как разнообразие, этичное снабжение и масштабируемость, Shaip помогает клиентам раскрыть весь потенциал моделей ИИ, таких как RAFT, для эффективного.
