Казано с прости думи, фината настройка с подобрено извличане или RAFT е усъвършенствана AI техника, при която генерирането с увеличено извличане е съчетано с фина настройка за подобряване на генеративните отговори от голям езиков модел за конкретни приложения в тази конкретна област.
Той позволява на големите езикови модели да предоставят по-точни, контекстуално подходящи и стабилни резултати, особено за целеви сектори като здравеопазване, право и финанси, чрез интегриране на RAG и фина настройка.
Компоненти на RAFT
1. Генериране с подобрено извличане
Техниката подобрява LLM, като им позволява достъп до външни източници на данни по време на извод. Следователно, вместо статични предварително обучени знания, както при много други, RAG позволява на модела активно да търси информация в база данни или хранилище на знания в рамките на две щраквания, за да отговори на потребителски заявки. Това е почти като изпит с отворена книга, при който моделът се консултира с най-новите външни препратки или други факти, свързани с домейна. Тоест, освен ако не е съчетано с някаква форма на обучение, което усъвършенства способността на модела да разсъждава или да приоритизира извлечената информация; RAG сам по себе си не усъвършенства предишните възможности.
Характеристики на RAG:
- Динамичен достъп до знания: Включва информация в реално време, събрана от външни източници на информация.
- Специфична за домейна адаптивност: Отговорите се основават на целеви масиви от данни.
Ограничение: Не съдържа вградени механизми за разграничаване между уместно и неуместно извлечено съдържание.
2. Фина настройка
Фината настройка е обучение на LLM, който е бил предварително обучен за специфични за домейна набори от данни, за да го разработи за специализирани задачи. Това е възможност да промените параметрите на модела, за да разберете по-добре специфичните за домейна термини, контекст и нюанси. Въпреки че фината настройка усъвършенства точността на модела по отношение на конкретен домейн, външните данни изобщо не се използват по време на извода, което ограничава повторното им използване, когато става въпрос за продуктивно възпроизвеждане на развиващи се знания.
Характеристики на фината настройка:
- Специализация: Подхожда на конкретна индустрия или задача за определен модел.
- По-добра точност на извода: Подобрява прецизността при генерирането на отговори, свързани с домейна.
Ограничения: По-малко ефективни възможности за динамично актуализиране при изграждане на знания.
Как RAFT съчетава RAG и фина настройка
Той съчетава силните страни на RAG и настройката в един закотвен пакет. Получените LLMs не просто извличат подходящи документи, но успешно интегрират тази информация обратно в своя процес на разсъждение. Този хибриден подход гарантира, че моделът е добре запознат със знанията на домейна (чрез настройка), като същевременно има възможност за динамичен достъп до външни знания (чрез RAG).
Механика на РАФТ
Състав на данните за обучението:
- Въпросите са съчетани със съответните документи и документи за разсейване (без значение).
- Отговори във верига от мисли, свързващи извлечените части от информацията с крайния отговор.
Цели на двойното обучение:
Научете модела как да класира подходящ документ над всички разсейващи фактори и подобрете уменията за разсъждение, като поискате от него обяснения стъпка по стъпка, свързани с изходните документи.
Фаза на извод:
- Моделите извличат най-високо класираните документи чрез RAG процес.
- Фината настройка насочва точното разсъждение и обединява извлечените данни с основните отговори.
Предимства на РАФТ
Сливане на по-малко грешки
Увеличаването на фино настроената разработка кара RAFT да подобрява забележително точността на специализираните задачи. Вместо това представянето му в много бенчмаркове, като TorchHub, спечели печалби от до 76% спрямо обикновените техники за фина настройка.
Устойчивост срещу грешки
RAFT обучава моделите да променят неуместна информация, преди да зададе неправилни изводи, произтичащи от грешни извличания.
Данни на живо
За разлика от фино настроените статични модели, LLMs с RAFT могат да поглъщат нова информация динамично, което ги прави чудесни за индустрии като медицина или технологии, които изискват бърза адаптация.
Ефективно използва ресурсите
RAFT се справя с адаптирането на домейн много рентабилно поради използването на външни източници на знания за обучение и изводи, като по този начин намалява зависимостта от огромни набори от данни с етикети.
Приложения на RAFT в специфични за домейн AI приложения
1. Здравеопазване:
- Обобщаване на медицински документи.
- Подкрепа за вземане на клинични решения чрез обединяване на досиета на пациенти с актуализирани насоки.
2. Правни услуги:
- Извършва правно проучване и анализ на статута.
- Опростяване на прегледа на договора.
3. Финанси:
- Предоставяне на финансова информация въз основа на пазарните тенденции.
- Оценка на риска с помощта на икономически данни в реално време.
4. Техническа документация:
- Писане на ефективни справочни материали за API.
- Отговаряне на въпроси на разработчици с препратки към код.
Предизвикателства при внедряването на RAFT
Сложността на данните
Необходими са висококачествени набори от данни, специфични за домейн, чието подготвяне често може да бъде тромаво.
Проблеми с интеграцията
Безпроблемното интегриране на външни знания в процеса на разсъждение на модела изисква усъвършенствано инженерство.
Висока консумация на ресурси
Обучението на моделите на RAFT изисква голяма промяна в изчислителната мощност и инфраструктурата.
Как Shaip помага за адаптирането на предизвикателствата на RAFT:
Shaip стои уникално в полза на спирането на предизвикателствата, различни от функциите за фина настройка с подобрено извличане (RAFT) при предоставянето на качествени набори от данни, изтъкнати набори от данни, специфични за домейна, и компетентни услуги за данни.
Пълната платформа за надзор на данни с изкуствен интелект гарантира, че тези компании разполагат с разнообразие от набори от данни, едновременно одобрени от етични практики, добре анотирани за обучение на големи езикови модели (LLM) по правилния начин.
Shaip е специализирана в предоставянето на висококачествени, специфични за домейн услуги за данни, пригодени за индустрии като здравеопазване, финанси и правни услуги. Използвайки платформата Shaip Manage, ръководителите на проекти задават ясни параметри за събиране на данни, квоти за разнообразие и специфични за домейна изисквания, като гарантират, че модели като RAFT получават както подходящи документи, така и неподходящи разсейващи фактори за ефективно обучение. Вградената деидентификация на данните гарантира съответствие с разпоредбите за поверителност като HIPAA.
Shaip също така предлага усъвършенствани анотации в текст, аудио, изображения и видео, гарантирайки първокласно качество за обучение с изкуствен интелект. С мрежа от над 30,000 XNUMX сътрудници и екипи, управлявани от експерти, Shaip мащабира ефективно, като същевременно поддържа прецизност. Като се справя с предизвикателства като разнообразие, етично снабдяване и мащабируемост, Shaip помага на клиентите да отключат пълния потенциал на AI модели като RAFT за въздействие.
