Enkelt uttryckt är retrieval-augmented fine-tuning, eller RAFT, en avancerad AI-teknik där hämtning-augmented generation kombineras med finjustering för att förbättra generativa svar från en stor språkmodell för specifika applikationer i just den domänen.
Det tillåter de stora språkmodellerna att ge mer exakta, kontextuellt relevanta och robusta resultat, särskilt för riktade sektorer som sjukvård, juridik och finans, genom att integrera RAG och finjustering.
Komponenter i RAFT
1. Retrieval-augmented Generation
Tekniken förbättrar LLM:er genom att tillåta dem att komma åt externa datakällor under slutledning. Därför, snarare än statisk förtränad kunskap som med många andra, gör RAG det möjligt för modellen att aktivt söka i en databas eller kunskapsförråd efter information inom två klick för att svara på användarfrågor. Det är nästan som ett tentamen i öppen bok, där modellen konsulterar de senaste externa referenserna eller andra domänrelevanta fakta. Det vill säga om det inte är kopplat till någon form av träning som förfinar modellens förmåga att resonera kring eller prioritera den information som hämtas; RAG i sig förfinar inte den tidigare kapaciteten.
Funktioner hos RAG:
- Dynamisk kunskapsåtkomst: Inkluderar realtidsinformation som samlats in från externa informationskällor.
- Domänspecifik anpassningsförmåga: Svaren baseras på riktade datauppsättningar.
Begränsning: Innehåller inte inbyggda mekanismer för att skilja mellan relevant och irrelevant innehåll som hämtas.
2. Finjustering
Finjustering är att träna en LLM som har förutbildats på domänspecifika datauppsättningar för att utveckla den för specialiserade uppgifter. Detta är en möjlighet att ändra modellens parametrar för att bättre förstå domänspecifika termer, sammanhang och nyanser. Även om finjustering förfinar modellens noggrannhet för en specifik domän, utnyttjas inte extern data alls under slutledning, vilket begränsar dess återanvändbarhet när det gäller att produktivt reproducera utvecklande kunskap.
Funktioner för finjustering:
- Specialisering: Passar en specifik bransch eller uppgift för en viss modell.
- Bättre slutledningsnoggrannhet: Förbättrar precisionen i genereringen av domänrelevanta svar.
Begränsningar: Mindre effektiva dynamiska uppdateringsmöjligheter för att bygga kunskap.
Hur RAFT kombinerar RAG och finjustering
Den kombinerar styrkorna hos RAG och tuning till ett förankrat paket. De resulterande LLM:erna hämtar inte bara relevanta dokument utan integrerar framgångsrikt den informationen tillbaka i sin resonemangsprocess. Detta hybrida tillvägagångssätt garanterar att modellen är väl insatt i domänkunskap (via tuning) samtidigt som den kan komma åt extern kunskap dynamiskt (via RAG).
Mekanik för RAFT
Träningsdatasammansättning:
- Frågor är kopplade till relevanta dokument och distraktionsdokument (irrelevant).
- Tankekedja som länkar hämtad information till det slutliga svaret.
Dubbla utbildningsmål:
Lär modellen hur man rankar ett relevant dokument framför alla distraktorer och förbättra resonemangsförmågan genom att be den om steg-för-steg-förklaringar kopplade till källdokument.
Inferensfas:
- Modeller hämtar de högst rankade dokumenten genom en RAG-process.
- Finjustering vägleder korrekt resonemang och slår samman den hämtade datan med huvudsvaren.
Fördelar med RAFT
Lägre felfrekvenser Sammanslagning
Att utöka finjusterad utveckling gör att RAFT avsevärt förbättrar noggrannheten för specialiserade uppgifter. Istället gav dess prestanda i många benchmarks, såsom TorchHub, vinster på upp till 76 % jämfört med vanliga finjusteringstekniker.
Robusthet mot fel
RAFT tränar modeller i att modifiera irrelevant information innan de ställer in felaktiga slutsatser som härrör från felaktiga hämtningar.
Live data
Till skillnad från finjusterade statiska modeller kan LLM:er med RAFT ta in ny information dynamiskt, vilket gör dem perfekta för branscher som medicin eller teknik som kräver snabb anpassning.
Använder resurser effektivt
RAFT hanterar domänanpassning mycket kostnadseffektivt på grund av dess användning av externa kunskapskällor för utbildning och slutledning, vilket minskar beroendet av enorma märkta datamängder.
Tillämpningar av RAFT i domänspecifika AI-applikationer
1. Sjukvård:
- Sammanfattande medicinska papper.
- Stödja kliniskt beslutsfattande genom att slå samman patientjournaler med uppdaterade riktlinjer.
2. Juridiska tjänster:
- Gör juridisk forskning och laganalys.
- Förenkla kontraktsgranskning.
3. Ekonomi:
- Tillhandahålla finansiella insikter baserade på marknadstrender.
- Riskbedömning med hjälp av ekonomisk realtidsdata.
4. Teknisk dokumentation:
- Att skriva effektivt API-referensmaterial.
- Svara på utvecklarfrågor med kodreferenser.
Utmaningar vid implementering av RAFT
Datans komplexitet
Det krävs domänspecifika datauppsättningar av hög kvalitet, vilket ofta kan vara besvärligt att sammanställa.
Integrationsfrågor
Sömlös integrering av extern kunskap i modellens resonemangsprocess kräver sofistikerad ingenjörskonst.
Hög resursförbrukning
Träning av modellerna av RAFT kräver en stor mängd omvandling av datorkraft och infrastruktur.
Hur Shaip hjälper till att anpassa RAFT-utmaningar:
Shaip är unikt för att ta itu med de utmaningar som skiljer sig från funktionerna för Retrieval-Augmented Fine-Tuning (RAFT) när det gäller att tillhandahålla kvalitetsdatauppsättningar, framstående domänspecifika datauppsättningar och kompetenta datatjänster.
Den fullständiga AI-dataövervakningsplattformen säkerställer att dessa företag har en mångfald av datauppsättningar, som samtidigt godkänns av etiska metoder, välkommenterade för att träna stora språkmodeller (LLM) på rätt sätt.
Shaip är specialiserat på att tillhandahålla högkvalitativa, domänspecifika datatjänster skräddarsydda för branscher som hälsovård, finans och juridiska tjänster. Genom att använda Shaip Manage-plattformen sätter projektledare tydliga datainsamlingsparametrar, mångfaldskvoter och domänspecifika krav, vilket säkerställer att modeller som RAFT får både relevanta dokument och irrelevanta distraktorer för effektiv utbildning. Inbyggd dataavidentifiering säkerställer efterlevnad av integritetsbestämmelser som HIPAA.
Shaip erbjuder också avancerade kommentarer över text, ljud, bild och video, vilket garanterar högsta kvalitet för AI-träning. Med ett nätverk av över 30,000 XNUMX bidragsgivare och expertledda team, skalar Shaip effektivt samtidigt som precisionen bibehålls. Genom att ta itu med utmaningar som mångfald, etisk inköp och skalbarhet, hjälper Shaip kunder att låsa upp den fulla potentialen hos AI-modeller som RAFT för effektfullhet.
