Secara ringkasnya, penalaan halus ditambah perolehan, atau RAFT, ialah teknik AI lanjutan di mana penjanaan ditambah perolehan digabungkan dengan penalaan halus untuk meningkatkan respons generatif daripada model bahasa besar untuk aplikasi khusus dalam domain tertentu itu.
Ia membolehkan model bahasa besar memberikan hasil yang lebih tepat, relevan dari segi konteks dan mantap, terutamanya untuk sektor yang disasarkan seperti penjagaan kesihatan, undang-undang dan kewangan, dengan menyepadukan RAG dan penalaan halus.
Komponen RAFT
1. Penjanaan dipertingkatkan semula
Teknik ini meningkatkan LLM dengan membenarkan mereka mengakses sumber data luaran semasa inferens. Oleh itu, daripada pengetahuan pra-latihan statik seperti kebanyakan yang lain, RAG membolehkan model mencari pangkalan data atau repositori pengetahuan secara aktif untuk mendapatkan maklumat dalam dua klik untuk menjawab pertanyaan pengguna. Ia hampir seperti peperiksaan buku terbuka, di mana model merujuk rujukan luar terkini atau fakta lain yang berkaitan dengan domain. Maksudnya, melainkan ditambah dengan beberapa bentuk latihan yang memperhalusi keupayaan model untuk membuat alasan atau mengutamakan maklumat yang diperoleh; RAG dengan sendirinya tidak memperhalusi keupayaan sebelumnya.
Ciri-ciri RAG:
- Akses Pengetahuan Dinamik: Termasuk maklumat masa nyata yang dikumpul daripada sumber maklumat luaran.
- Kebolehsuaian Khusus Domain: Jawapan adalah berdasarkan set data yang disasarkan.
Had: Tidak mengandungi mekanisme terbina dalam untuk mendiskriminasi antara kandungan yang berkaitan dan tidak relevan yang diambil.
2. Penalaan Halus
Penalaan halus ialah melatih LLM yang telah dilatih terlebih dahulu pada set data khusus domain untuk membangunkannya bagi tugasan khusus. Ini adalah peluang untuk menukar parameter model untuk lebih memahami istilah, konteks dan nuansa khusus domain. Walaupun penalaan halus memperhalusi ketepatan model berkenaan domain tertentu, data luaran tidak sama sekali digunakan semasa inferens, yang mengehadkan kebolehgunaannya apabila ia datang untuk menghasilkan semula pengetahuan yang berkembang secara produktif.
Ciri-ciri Penalaan Halus:
- Kepakaran: Sesuai dengan industri atau tugas tertentu untuk model tertentu.
- Ketepatan Inferens yang Lebih Baik: Meningkatkan ketepatan dalam penjanaan respons berkaitan domain.
Batasan: Keupayaan kemas kini dinamik yang kurang berkesan dalam membina pengetahuan.
Bagaimana RAFT Menggabungkan RAG dan Penalaan Halus
Ia menggabungkan kekuatan RAG dan penalaan ke dalam satu pakej berlabuh. LLM yang terhasil tidak hanya mengambil semula dokumen yang berkaitan tetapi berjaya menyepadukan maklumat tersebut kembali ke dalam proses penaakulan mereka. Pendekatan hibrid ini menjamin bahawa model itu mahir dalam pengetahuan domain (melalui penalaan) sambil juga dapat mengakses pengetahuan luar secara dinamik (melalui RAG).
Mekanik RAFT
Komposisi Data Latihan:
- Soalan digabungkan dengan dokumen yang berkaitan dan dokumen pengganggu (tidak relevan).
- Jawapan rantaian pemikiran yang menghubungkan cebisan maklumat yang diperoleh dengan jawapan akhir.
Objektif Latihan Dwi:
Ajar model cara untuk meletakkan dokumen yang berkaitan di atas semua pengacau dan tingkatkan kemahiran menaakul dengan meminta penjelasan langkah demi langkah yang dikaitkan dengan dokumen sumber.
Fasa Inferens:
- Model mendapatkan semula dokumen kedudukan teratas melalui proses RAG.
- Penalaan halus membimbing penaakulan yang tepat dan menggabungkan data yang diambil dengan respons utama.
Kelebihan RAFT
Kadar Ralat Kurang Penggabungan
Menambah pembangunan yang diperhalusi menyebabkan RAFT meningkatkan ketepatan tugas khusus dengan ketara. Sebaliknya, prestasinya dalam banyak penanda aras, seperti TorchHub, memperoleh keuntungan sehingga 76% berbanding teknik penalaan halus biasa.
Kekukuhan Menentang Ralat
RAFT melatih model dalam mengubah suai maklumat yang tidak berkaitan sebelum menetapkan inferens yang salah berpunca daripada pengambilan yang salah.
Data Langsung
Tidak seperti model statik yang diperhalusi, LLM dengan RAFT boleh menyerap maklumat baharu secara dinamik, menjadikannya sangat sesuai untuk industri seperti perubatan atau teknologi yang memerlukan penyesuaian pantas.
Menggunakan sumber dengan cekap
RAFT mengendalikan penyesuaian domain dengan sangat menjimatkan kos kerana penggunaan sumber pengetahuan luaran untuk latihan dan inferens, sekali gus mengurangkan pergantungan pada set data berlabel besar.
Aplikasi RAFT dalam Aplikasi AI Khusus Domain
1. Penjagaan Kesihatan:
- Merumuskan kertas perubatan.
- Menyokong pembuatan keputusan klinikal dengan menggabungkan rekod pesakit dengan garis panduan yang dikemas kini.
2. Perkhidmatan Undang-Undang:
- Melakukan penyelidikan undang-undang dan analisis undang-undang.
- Memudahkan semakan kontrak.
3. Kewangan:
- Menyediakan cerapan kewangan berdasarkan arah aliran pasaran.
- Penilaian risiko menggunakan data ekonomi masa nyata.
4. Dokumentasi Teknikal:
- Menulis bahan rujukan API yang berkesan.
- Menjawab soalan pembangun dengan rujukan kod.
Cabaran dalam Melaksanakan RAFT
Kerumitan Data
Set data khusus domain berkualiti tinggi diperlukan, yang selalunya menyusahkan untuk diatur.
Isu integrasi
Penyepaduan lancar pengetahuan luaran ke dalam proses penaakulan model memerlukan kejuruteraan yang canggih.
Penggunaan sumber yang tinggi
Latihan model RAFT memerlukan banyak pusingan dalam kuasa dan infrastruktur pengkomputeran.
Bagaimana Shaip Membantu Menyesuaikan Cabaran RAFT:
Shaip berdiri secara unik memihak kepada menangkap cabaran yang berbeza daripada ciri Penalaan Halus Diperkukuh Semula (RAFT) dalam menyediakan set data berkualiti, set data khusus domain yang terkemuka dan perkhidmatan data yang cekap.
Platform penyeliaan data AI hujung ke hujung memastikan syarikat ini mempunyai kepelbagaian set data, disokong secara serentak oleh amalan etika, beranotasi dengan baik untuk melatih model bahasa besar (LLM) dengan cara yang betul.
Shaip pakar dalam menyediakan perkhidmatan data khusus domain berkualiti tinggi yang disesuaikan untuk industri seperti perkhidmatan penjagaan kesihatan, kewangan dan undang-undang. Menggunakan platform Shaip Manage, pengurus projek menetapkan parameter pengumpulan data yang jelas, kuota kepelbagaian dan keperluan khusus domain, memastikan model seperti RAFT menerima kedua-dua dokumen yang berkaitan dan gangguan yang tidak berkaitan untuk latihan yang berkesan. Pengecaman data terbina dalam memastikan pematuhan peraturan privasi seperti HIPAA.
Shaip juga menawarkan anotasi lanjutan merentas teks, audio, imej dan video, menjamin kualiti peringkat teratas untuk latihan AI. Dengan rangkaian lebih 30,000 penyumbang dan pasukan yang diurus pakar, Shaip membuat skala dengan cekap sambil mengekalkan ketepatan. Dengan menangani cabaran seperti kepelbagaian, penyumberan beretika dan skalabiliti, Shaip membantu pelanggan membuka kunci potensi penuh model AI seperti RAFT untuk memberi kesan.
