Kort sagt er retrieval-augmented fine-tuning, eller RAFT, en avanceret AI-teknik, hvor genfinding-augmented generation kombineres med finjustering for at forbedre generative svar fra en stor sprogmodel til specifikke applikationer i det pågældende domæne.
Det giver de store sprogmodeller mulighed for at give mere nøjagtige, kontekstuelt relevante og robuste resultater, især for målrettede sektorer som sundhedspleje, jura og finans, ved at integrere RAG og finjustering.
Komponenter af RAFT
1. Retrieval-augmented Generation
Teknikken forbedrer LLM'er ved at give dem adgang til eksterne datakilder under inferens. Derfor, i stedet for statisk præ-trænet viden som med mange andre, gør RAG modellen i stand til aktivt at søge i en database eller videnlager for information inden for to klik for at svare på brugerforespørgsler. Det er næsten som en åben-bog-eksamen, hvor modellen konsulterer de seneste eksterne referencer eller andre domænerelevante fakta. Det vil sige, medmindre det er koblet sammen med en form for træning, der forfiner modellens evne til at ræsonnere om eller prioritere den hentede information; RAG i sig selv forbedrer ikke de tidligere kapaciteter.
Funktioner af RAG:
- Dynamisk vidensadgang: Inkluderer realtidsinformation indsamlet fra eksterne informationskilder.
- Domænespecifik tilpasningsevne: Svarene er baseret på målrettede datasæt.
Begrænsning: Indeholder ikke indbyggede mekanismer til at skelne mellem relevant og irrelevant hentet indhold.
2. Finjustering
Finjustering er at træne en LLM, der er blevet fortrænet i domænespecifikke datasæt for at udvikle den til specialiserede opgaver. Dette er en mulighed for at ændre modellens parametre for bedre at forstå domænespecifikke termer, kontekst og nuancer. Selvom finjustering forfiner modellens nøjagtighed vedrørende et specifikt domæne, udnyttes eksterne data slet ikke under inferens, hvilket begrænser dens genanvendelighed, når det kommer til produktiv reproduktion af viden i udvikling.
Funktioner ved finjustering:
- specialisering: Passer til en bestemt branche eller opgave for en bestemt model.
- Bedre slutningsnøjagtighed: Forbedrer præcisionen i genereringen af domænerelevante svar.
Begrænsninger: Mindre effektive dynamiske opdateringsmuligheder til opbygning af viden.
Hvordan RAFT kombinerer RAG og Fine-Tuning
Den kombinerer styrkerne ved RAG og tuning i én forankret pakke. De resulterende LLM'er henter ikke blot relevante dokumenter, men integrerer med succes denne information tilbage i deres begrundelsesproces. Denne hybride tilgang garanterer, at modellen er velbevandret i domæneviden (via tuning), samtidig med at den er i stand til dynamisk at tilgå ekstern viden (via RAG).
Mekanik af RAFT
Træningsdatasammensætning:
- Spørgsmål kombineres med relevante dokumenter og distraktionsdokumenter (irrelevant).
- Kæde-af-tanke-svar, der forbinder hentede informationer til det endelige svar.
Dobbelt træningsmål:
Lær modellen, hvordan man rangerer et relevant dokument over alle distraktorerne og forbedrer ræsonnementskompetencer ved at bede den om trinvise forklaringer bundet tilbage til kildedokumenter.
Inferensfase:
- Modeller henter de toprangerede dokumenter gennem en RAG-proces.
- Finjustering guider præcise ræsonnementer og fusionerer de hentede data med de vigtigste svar.
Fordele ved RAFT
Færre fejlrater sammenlægning
Forøgelse af finjusteret udvikling får RAFT til at forbedre nøjagtigheden af specialiserede opgaver bemærkelsesværdigt. I stedet opnåede dens ydeevne i mange benchmarks, såsom TorchHub, gevinster på op til 76 % i forhold til almindelige finjusteringsteknikker.
Robusthed mod fejl
RAFT træner modeller i at ændre irrelevant information, før de sætter forkerte slutninger, der stammer fra forkerte hentning.
Live data
I modsætning til finjusterede statiske modeller kan LLM'er med RAFT indtage ny information dynamisk, hvilket gør dem velegnede til industrier som medicin eller teknologi, der kræver hurtig tilpasning.
Bruger ressourcer effektivt
RAFT håndterer domænetilpasning meget omkostningseffektivt på grund af dets brug af eksterne videnkilder til træning og inferens, hvilket reducerer afhængigheden af enorme mærkede datasæt.
Anvendelser af RAFT i domænespecifikke AI-applikationer
1. Sundhedspleje:
- Opsummering af medicinske papirer.
- Understøttelse af klinisk beslutningstagning ved at sammenlægge patientjournaler med opdaterede retningslinjer.
2. Juridiske tjenester:
- Lave juridisk research og statutanalyse.
- Forenkling af kontraktgennemgang.
3. Finans:
- Giver økonomisk indsigt baseret på markedstendenser.
- Risikovurdering ved hjælp af økonomiske realtidsdata.
4. Teknisk dokumentation:
- Skrivning af effektivt API referencemateriale.
- Besvarelse af udviklerspørgsmål med kodereferencer.
Udfordringer ved implementering af RAFT
Dataens kompleksitet
Der kræves domænespecifikke datasæt af høj kvalitet, hvilket ofte kan være besværligt at kurere.
Integrationsproblemer
Sømløs integration af ekstern viden i modellens ræsonnementproces kræver sofistikeret ingeniørarbejde.
Højt ressourceforbrug
Træning af modellerne af RAFT kræver en stor mængde turn-around i computerkraft og infrastruktur.
Hvordan Shaip hjælper med at tilpasse RAFT-udfordringer:
Shaip går enestående ind for at stoppe de udfordringer, der adskiller sig fra Retrieval-Augmented Fine-Tuning (RAFT) funktionerne ved at levere kvalitetsdatasæt, eminente domænespecifikke datasæt og kompetente datatjenester.
End-to-end AI-datatilsynsplatformen sikrer, at disse virksomheder har en mangfoldighed af datasæt, der samtidig er godkendt af etiske praksisser, godt kommenteret til træning af store sprogmodeller (LLM'er) på den rigtige måde.
Shaip har specialiseret sig i at levere domænespecifikke datatjenester af høj kvalitet, der er skræddersyet til brancher som sundhedspleje, finans og juridiske tjenester. Ved at bruge Shaip Manage-platformen sætter projektledere klare dataindsamlingsparametre, mangfoldighedskvoter og domænespecifikke krav, hvilket sikrer, at modeller som RAFT modtager både relevante dokumenter og irrelevante distraktorer til effektiv træning. Indbygget dataafidentifikation sikrer overholdelse af fortrolighedsbestemmelser som HIPAA.
Shaip tilbyder også avanceret annotering på tværs af tekst, lyd, billede og video, hvilket garanterer topkvalitet til AI-træning. Med et netværk på over 30,000 bidragydere og ekspertstyrede teams skalerer Shaip effektivt, mens præcisionen bevares. Ved at tackle udfordringer som mangfoldighed, etisk sourcing og skalerbarhed hjælper Shaip kunder med at låse op for det fulde potentiale af AI-modeller som RAFT for at få effekt.
