Yksinkertaisesti sanottuna haku lisätty hienosäätö eli RAFT on edistynyt tekoälytekniikka, jossa noudon lisätty sukupolvi yhdistetään hienosäätöön, jotta voidaan parantaa generatiivisia vasteita suuresta kielimallista tietyille sovelluksille kyseisellä alueella.
Sen avulla suuret kielimallit voivat tarjota tarkempia, asiayhteyteen sopivia ja vankkoja tuloksia erityisesti kohdistetuilla aloilla, kuten terveydenhuolto, laki ja rahoitus, integroimalla RAG ja hienosäätö.
RAFTin osat
1. Haulla lisätty sukupolvi
Tekniikka parantaa LLM:itä sallimalla niiden pääsyn ulkoisiin tietolähteisiin päättelyn aikana. Siksi staattisen esikoulutetun tiedon sijaan RAG mahdollistaa sen, että malli voi etsiä aktiivisesti tietoa tietokannasta tai tietovarastosta kahdella napsautuksella vastatakseen käyttäjän kyselyihin. Se on melkein kuin avoimen kirjan tentti, jossa malli tarkastelee viimeisimpiä ulkoisia viitteitä tai muita alaan liittyviä faktoja. Toisin sanoen, ellei siihen liitetä jonkinlaista koulutusta, joka jalostaa mallin kykyä perustella tai priorisoida haettua tietoa; RAG ei sinänsä paranna entisiä ominaisuuksia.
RAG:n ominaisuudet:
- Dynaaminen tiedon käyttöoikeus: Sisältää ulkoisista tietolähteistä kerätyn reaaliaikaisen tiedon.
- Verkkotunnuskohtainen sopeutumiskyky: Vastaukset perustuvat kohdennettuihin tietokokonaisuuksiin.
rajoitus: Ei sisällä sisäänrakennettuja mekanismeja haetun merkityksellisen ja epäolennaisen sisällön erottamiseksi.
2. Hienosäätö
Hienosäätö on verkkotunnuskohtaisten tietojoukkojen valmiiksi koulutetun LLM:n kouluttamista kehittämään sitä erikoistehtäviä varten. Tämä on mahdollisuus muuttaa mallin parametreja ymmärtääksesi paremmin toimialuekohtaisia termejä, kontekstia ja vivahteita. Vaikka hienosäätö tarkentaa mallin tarkkuutta tietyn alueen osalta, ulkoista dataa ei hyödynnetä lainkaan päättelyssä, mikä rajoittaa sen uudelleenkäytettävyyttä kehittyvän tiedon tuottamisessa.
Hienosäädön ominaisuudet:
- erikoistuminen: Sopii tietylle toimialalle tai tehtävään tietylle mallille.
- Parempi johtopäätöstarkkuus: Tehostaa toimialueeseen liittyvien vastausten luomisen tarkkuutta.
Rajoitukset: Vähemmän tehokkaat dynaamiset päivitysominaisuudet tiedon rakentamisessa.
Kuinka RAFT yhdistää RAG:n ja hienosäädön
Siinä yhdistyvät RAG:n ja virityksen vahvuudet yhdeksi ankkuroiduksi paketiksi. Tuloksena olevat LLM:t eivät vain nouta asiaankuuluvia asiakirjoja, vaan yhdistävät ne onnistuneesti takaisin päättelyprosessiinsa. Tämä hybridilähestymistapa takaa, että malli on hyvin perehtynyt toimialuetietoon (virityksen kautta) samalla kun se pystyy dynaamisesti käyttämään ulkopuolista tietoa (RAG:n kautta).
RAFTin mekaniikka
Harjoitustietojen kokoonpano:
- Kysymyksiin liittyy asiaankuuluvia asiakirjoja ja häiritseviä asiakirjoja (epäolennaisia).
- Ajatusketjun vastaukset, jotka yhdistävät haetut tiedot lopulliseen vastaukseen.
Kaksoiskoulutuksen tavoitteet:
Opeta mallia asettamaan relevantti asiakirja kaikkien häiritsevien tekijöiden edelle ja parantamaan päättelykykyä pyytämällä siltä vaiheittaisia selityksiä, jotka on sidottu lähdeasiakirjoihin.
Päättelyvaihe:
- Mallit hakevat parhaat asiakirjat RAG-prosessin kautta.
- Hienosäätö ohjaa tarkan päättelyn ja yhdistää haetut tiedot päävastauksiin.
RAFTin edut
Vähemmän virheprosentteja yhdistäminen
Hienosäädetyn kehityksen lisääminen saa RAFTin parantamaan erikoistehtävien tarkkuutta huomattavasti. Sen sijaan sen suorituskyky monissa vertailuarvoissa, kuten TorchHubissa, sai jopa 76 % voittoa tavallisiin hienosäätötekniikoihin verrattuna.
Kestävyys virheitä vastaan
RAFT kouluttaa malleja muokkaamaan epäolennaista tietoa ennen kuin tekee vääriä johtopäätöksiä, jotka johtuvat vääristä hauista.
live-dataa
Toisin kuin hienosäädetyt staattiset mallit, LLM:t, joissa on RAFT, voivat imeä uutta tietoa dynaamisesti, mikä tekee niistä erinomaisen sopivia toimialoille, kuten lääketieteelle tai teknologialle, jotka vaativat nopeaa mukautumista.
Käyttää resursseja tehokkaasti
RAFT käsittelee verkkotunnuksen mukauttamista erittäin kustannustehokkaasti, koska se käyttää ulkoisia tietolähteitä koulutukseen ja päättelyyn, mikä vähentää riippuvuutta valtavista merkittyjä tietokokonaisuuksista.
RAFT:n sovellukset verkkotunnuskohtaisissa AI-sovelluksissa
1. Terveydenhuolto:
- Yhteenveto lääketieteellisistä papereista.
- Kliinisen päätöksenteon tukeminen yhdistämällä potilastiedot päivitettyihin ohjeisiin.
2. Lakipalvelut:
- Tekee oikeudellista tutkimusta ja lakianalyysiä.
- Yksinkertaistaa sopimusten tarkastelua.
3. Rahoitus:
- Markkinatrendeihin perustuvien taloudellisten näkemysten tarjoaminen.
- Riskien arviointi reaaliaikaisten taloustietojen avulla.
4. Tekninen dokumentaatio:
- Tehokkaan API-viitemateriaalin kirjoittaminen.
- Kehittäjien kysymyksiin vastaaminen koodiviittauksilla.
Haasteita RAFT:n toteutuksessa
Datan monimutkaisuus
Tarvitaan korkealaatuisia verkkotunnuskohtaisia tietojoukkoja, joiden kuratointi voi usein olla hankalaa.
Integraatiokysymykset
Ulkoisen tiedon saumaton integrointi mallin päättelyprosessiin vaatii pitkälle kehitettyä suunnittelua.
Suuri resurssien kulutus
RAFT-mallien koulutus vaatii paljon käännettä laskentatehon ja infrastruktuurin suhteen.
Kuinka Shaip auttaa sopeutumaan RAFT-haasteisiin:
Shaip kannattaa laadukkaiden tietojoukkojen, erinomaisten verkkotunnuskohtaisten tietojoukkojen ja pätevien tietopalveluiden tarjoamisen haasteiden pysäyttämistä.
Tekoälyn kokonaisvaltainen tietojenvalvontaalusta varmistaa, että näillä yrityksillä on useita erilaisia tietojoukkoja, jotka ovat samanaikaisesti eettisten käytäntöjen hyväksymiä ja jotka on merkitty hyvin suurten kielimallien (LLM) kouluttamiseksi oikealla tavalla.
Shaip on erikoistunut tarjoamaan korkealaatuisia, toimialuekohtaisia datapalveluita, jotka on räätälöity sellaisille aloille kuin terveydenhuolto, rahoitus ja lakipalvelut. Shaip Manage -alustan avulla projektipäälliköt asettavat selkeät tiedonkeruuparametrit, monimuotoisuuskiintiöt ja toimialuekohtaiset vaatimukset varmistaen, että mallit, kuten RAFT, saavat sekä asiaankuuluvat asiakirjat että epäolennaiset häiriötekijät tehokkaaseen koulutukseen. Sisäänrakennettu tietojen tunnistamisen poistaminen varmistaa tietosuojasääntöjen, kuten HIPAA, noudattamisen.
Shaip tarjoaa myös edistyneitä merkintöjä tekstille, äänelle, kuville ja videoille, mikä takaa AI-koulutuksen huippulaadun. Yli 30,000 XNUMX avustajan ja asiantuntijoiden johtaman tiimin verkostonsa ansiosta Shaip skaalautuu tehokkaasti säilyttäen samalla tarkkuuden. Vastaamalla monimuotoisuuden, eettisen hankinnan ja skaalautuvuuden kaltaisiin haasteisiin Shaip auttaa asiakkaita vapauttamaan RAFTin kaltaisten tekoälymallien täyden potentiaalin vaikuttavuuteen.
