In parole povere, il retrieval-augmented fine-tuning, o RAFT, è una tecnica di intelligenza artificiale avanzata in cui la generazione retrieval-augmented è unita al fine-tuning per migliorare le risposte generative da un ampio modello linguistico per applicazioni specifiche in quel particolare dominio.
Consente ai modelli linguistici di grandi dimensioni di fornire risultati più accurati, contestualmente rilevanti e solidi, in particolare per settori mirati come sanità, diritto e finanza, integrando RAG e messa a punto.
Componenti di RAFT
1. Generazione aumentata dal recupero
La tecnica potenzia gli LLM consentendo loro di accedere a fonti di dati esterne durante l'inferenza. Pertanto, anziché una conoscenza statica pre-addestrata come in molti altri, RAG consente al modello di cercare attivamente in un database o in un repository di conoscenze informazioni entro due clic per rispondere alle query degli utenti. È quasi come un esame a libro aperto, in cui il modello consulta i riferimenti esterni più recenti o altri fatti rilevanti per il dominio. Vale a dire, a meno che non sia abbinato a una qualche forma di addestramento che affina la capacità del modello di ragionare o dare priorità alle informazioni recuperate; RAG da solo non affina le precedenti capacità.
Caratteristiche di RAG:
- Accesso dinamico alla conoscenza: Include informazioni in tempo reale raccolte da fonti esterne.
- Adattabilità specifica del dominio: Le risposte si basano su set di dati mirati.
Limitazione: Non contiene meccanismi integrati per distinguere tra contenuti pertinenti e irrilevanti recuperati.
2. Messa a punto
Il fine-tuning consiste nell'addestrare un LLM pre-addestrato su dataset specifici del dominio per svilupparlo per attività specializzate. Questa è un'opportunità per modificare i parametri del modello per comprendere meglio termini, contesto e sfumature specifici del dominio. Sebbene il fine-tuning perfezioni l'accuratezza del modello relativamente a un dominio specifico, i dati esterni non vengono affatto utilizzati durante l'inferenza, il che ne limita la riutilizzabilità quando si tratta di riprodurre in modo produttivo la conoscenza in evoluzione.
Caratteristiche della messa a punto fine:
- Specializzazione: Adatto a un settore o a un compito specifico per un modello particolare.
- Maggiore accuratezza dell'inferenza: Migliora la precisione nella generazione di risposte pertinenti al dominio.
Limiti: Capacità di aggiornamento dinamico meno efficaci nella creazione di conoscenza.
Come RAFT combina RAG e Fine-Tuning
Combina i punti di forza di RAG e tuning in un unico pacchetto ancorato. Gli LLM risultanti non recuperano semplicemente i documenti rilevanti, ma integrano con successo tali informazioni nel loro processo di ragionamento. Questo approccio ibrido garantisce che il modello sia esperto nella conoscenza del dominio (tramite tuning) e sia anche in grado di accedere dinamicamente alla conoscenza esterna (tramite RAG).
Meccanica del RAFT
Composizione dei dati di formazione:
- Le domande sono abbinate a documenti pertinenti e documenti di distrazione (irrilevanti).
- Risposte basate su una catena di pensiero che collega le informazioni recuperate alla risposta finale.
Obiettivi formativi doppi:
Insegna al modello come classificare un documento rilevante al di sopra di tutti gli elementi di distrazione e migliora le capacità di ragionamento chiedendogli spiegazioni dettagliate collegate ai documenti di origine.
Fase di inferenza:
- I modelli recuperano i documenti più quotati tramite un processo RAG.
- La messa a punto guida il ragionamento accurato e unisce i dati recuperati con le risposte principali.
Vantaggi di RAFT
Meno errori di fusione
L'aumento dello sviluppo fine-tuned fa sì che RAFT migliori notevolmente l'accuratezza delle attività specializzate. Invece, le sue prestazioni in molti benchmark, come TorchHub, hanno ottenuto guadagni fino al 76% rispetto alle normali tecniche di fine-tuning.
Robustezza contro gli errori
RAFT addestra i modelli a modificare le informazioni irrilevanti prima di stabilire inferenze errate derivanti da recuperi errati.
Dati in tempo reale
A differenza dei modelli statici ottimizzati, gli LLM con RAFT possono acquisire nuove informazioni in modo dinamico, il che li rende ideali per settori come la medicina o la tecnologia che richiedono un rapido adattamento.
Utilizza in modo efficiente le risorse
RAFT gestisce l'adattamento del dominio in modo molto conveniente grazie all'uso di fonti di conoscenza esterne per l'addestramento e l'inferenza, riducendo così la dipendenza da enormi set di dati etichettati.
Applicazioni di RAFT in applicazioni AI specifiche del dominio
1. Assistenza sanitaria:
- Riassunto di documenti medici.
- Supportare il processo decisionale clinico unendo le cartelle cliniche dei pazienti alle linee guida aggiornate.
2. Servizi legali:
- Svolgere ricerche legali e analisi di statuti.
- Semplificare la revisione dei contratti.
3. Finanza:
- Fornire approfondimenti finanziari basati sulle tendenze del mercato.
- Valutazione del rischio utilizzando dati economici in tempo reale.
4. Documentazione tecnica:
- Scrittura di materiale di riferimento API efficace.
- Rispondere alle domande degli sviluppatori con riferimenti al codice.
Sfide nell'implementazione di RAFT
La complessità dei dati
Sono necessari set di dati di alta qualità specifici per dominio, la cui gestione può essere spesso complicata.
Problemi di integrazione
L'integrazione fluida delle conoscenze esterne nel processo di ragionamento del modello richiede una progettazione sofisticata.
Elevato consumo di risorse
L'addestramento dei modelli RAFT richiede un notevole cambiamento in termini di potenza di calcolo e infrastruttura.
Come Shaip aiuta ad adattarsi alle sfide RAFT:
Shaip è l'unico a sostenere l'arresto delle sfide che si differenziano dalle funzionalità RAFT (Retrieval-Augmented Fine-Tuning) nel fornire set di dati di qualità, set di dati specifici di dominio eminente e servizi di dati competenti.
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