במילים פשוטות, אחזור-augmented fine-tuning, או RAFT, היא טכניקת בינה מלאכותית מתקדמת שבה הדור המוגבר של אחזור מצטרף לכוונון עדין כדי לשפר תגובות מחוללות ממודל שפה גדול עבור יישומים ספציפיים באותו תחום מסוים.
זה מאפשר למודלים של השפה הגדולים לספק תוצאות מדויקות יותר, רלוונטיות להקשר ואיתן, במיוחד עבור מגזרים ממוקדים כמו שירותי בריאות, משפט ופיננסים, על ידי שילוב RAG וכיוונון עדין.
רכיבי RAFT
1. דור מוגבר של אחזור
הטכניקה משפרת LLMs בכך שהיא מאפשרת להם לגשת למקורות נתונים חיצוניים במהלך הסקת מסקנות. לכן, במקום ידע מיומן מראש סטטי כמו עם רבים אחרים, RAG מאפשר למודל לחפש באופן פעיל במסד נתונים או במאגר ידע מידע תוך שני קליקים כדי להגיב לשאילתות המשתמש. זה כמעט כמו בחינה של ספר פתוח, שבה המודל מתייעץ עם הפניות החיצוניות העדכניות ביותר או עובדות אחרות הרלוונטיות לתחום. זאת אומרת, אלא אם כן יחד עם צורה כלשהי של הכשרה שמשפרת את יכולתו של המודל להגיב או לתעדף את המידע שאוחזר; RAG כשלעצמו אינו משכלל את היכולות הקודמות.
תכונות של RAG:
- גישה לידע דינמי: כולל מידע בזמן אמת שנאסף ממקורות מידע חיצוניים.
- יכולת הסתגלות ספציפית לתחום: התשובות מבוססות על מערכי נתונים ממוקדים.
הַגבָּלָה: אינו מכיל מנגנונים מובנים להפלה בין תוכן רלוונטי לתוכן לא רלוונטי שאוחזר.
2. כוונון עדין
כוונון עדין הוא הכשרת LLM שעבר הכשרה מראש על מערכי נתונים ספציפיים לתחום כדי לפתח אותו למשימות מיוחדות. זוהי הזדמנות לשנות את הפרמטרים של המודל כדי להבין טוב יותר מונחים, הקשר וניואנסים ספציפיים לתחום. למרות שכוונון עדין מחדד את הדיוק של המודל לגבי תחום ספציפי, נתונים חיצוניים אינם מנוצלים כלל במהלך ההסקה, מה שמגביל את השימוש החוזר שלו בכל הנוגע לשחזור פרודוקטיבי של ידע מתפתח.
תכונות של כוונון עדין:
- התמחות: מתאים לתעשייה או משימה ספציפית עבור דגם מסוים.
- דיוק מסקנות טוב יותר: משפר את הדיוק ביצירת התגובות הרלוונטיות לתחום.
מגבלות: יכולות עדכון דינמי פחות יעילות בבניית ידע.
כיצד RAFT משלב RAG ו-Fine-Tuning
הוא משלב את העוצמות של RAG וכוונון לחבילה מעוגנת אחת. ה-LLMs המתקבלים לא פשוט מאחזרים מסמכים רלוונטיים אלא משלבים בהצלחה את המידע הזה בחזרה לתוך תהליך החשיבה שלהם. גישה היברידית זו מבטיחה שהמודל בקיא בידע בתחום (באמצעות כוונון) תוך שהוא מסוגל לגשת באופן דינמי לידע חיצוני (באמצעות RAG).
מכניקה של RAFT
הרכב נתוני אימון:
- שאלות משולבות עם מסמכים רלוונטיים ומסמכים מסיחים (לא רלוונטיים).
- תשובות של שרשרת מחשבה המקשרות בין פיסות מידע שאוחזרו לתשובה הסופית.
מטרות הכשרה כפולות:
למד את המודל כיצד לדרג מסמך רלוונטי מעל כל המסיחים ולשפר את כישורי החשיבה על ידי בקשת הסברים שלב אחר שלב הקשורים למסמכי המקור.
שלב ההסקה:
- מודלים מאחזרים את המסמכים בדירוג העליון באמצעות תהליך RAG.
- כוונון עדין מנחה נימוק מדויק וממזג את הנתונים שאוחזרו עם התגובות העיקריות.
היתרונות של RAFT
פחות שיעורי שגיאות מיזוג
הגברת הפיתוח המכוונן גורם ל-RAFT לשפר פלאים את הדיוק של משימות מיוחדות. במקום זאת, הביצועים שלו במדדים רבים, כמו TorchHub, הרוויחו רווחים של עד 76% לעומת טכניקות כוונון רגילות.
חוסן נגד שגיאות
RAFT מאמן מודלים בשינוי מידע לא רלוונטי לפני קביעת מסקנות שגויות הנובעות מאחזורים שגויים.
נתונים חיים
שלא כמו מודלים סטטיים מכוונים עדין, LLMs עם RAFT יכולים להטמיע מידע חדש באופן דינמי, מה שהופך אותם למתאימים מאוד לתעשיות כמו רפואה או טכנולוגיה הדורשות הסתגלות מהירה.
משתמש ביעילות במשאבים
RAFT מטפלת בהתאמת תחום בצורה חסכונית מאוד בשל השימוש שלה במקורות ידע חיצוניים להדרכה והסקת מסקנות, ובכך מפחיתה את התלות במערכי נתונים ענקיים עם תוויות.
יישומים של RAFT ביישומי AI ספציפיים לתחום
1. שירותי בריאות:
- סיכום עבודות רפואיות.
- תמיכה בקבלת החלטות קלינית על ידי מיזוג רישומי מטופלים עם הנחיות מעודכנות.
2. שירותים משפטיים:
- ביצוע מחקר משפטי וניתוח חוקים.
- פישוט סקירת חוזה.
3. מימון:
- מתן תובנות פיננסיות המבוססות על מגמות בשוק.
- הערכת סיכונים באמצעות נתונים כלכליים בזמן אמת.
4. תיעוד טכני:
- כתיבת חומר עזר יעיל ל-API.
- מענה על שאלות מפתחים עם הפניות לקוד.
אתגרים ביישום RAFT
מורכבות הנתונים
נדרשים מערכי נתונים איכותיים ספציפיים לתחום, שלעתים קרובות עלול להיות מסורבל לאצור.
בעיות אינטגרציה
שילוב חלק של ידע חיצוני בתהליך החשיבה של המודל דורש הנדסה מתוחכמת.
צריכת משאבים גבוהה
הדרכה של המודלים של RAFT דורשת כמות גדולה של תפנית בכוח המחשוב ובתשתית.
איך שייפ עוזר להתאים אתגרי RAFT:
שייפ עומדת באופן ייחודי בעד עצירת האתגרים השונים מתכונות ה-Retrieval-Augmented Fine-Tuning (RAFT) באספקת מערכי נתונים איכותיים, מערכי נתונים מובהקים ספציפיים לדומיין ושירותי נתונים מוכשרים.
פלטפורמת פיקוח הנתונים של AI מקצה לקצה מבטיחה שלחברות אלה יש מגוון של מערכי נתונים, המאושרים בו זמנית על ידי שיטות אתיות, עם הערות טובות לאימון מודלים של שפה גדולה (LLMs) בצורה הנכונה.
שייפ מתמחה במתן שירותי מידע איכותיים, ספציפיים לתחום המותאמים לתעשיות כמו בריאות, פיננסים ושירותים משפטיים. באמצעות פלטפורמת Shaip Manage, מנהלי פרויקטים מגדירים פרמטרים ברורים של איסוף נתונים, מכסות גיוון ודרישות ספציפיות לתחום, ומבטיחים שמודלים כמו RAFT יקבלו גם מסמכים רלוונטיים וגם מסחי דעת לא רלוונטיים להדרכה יעילה. זיהוי נתונים מובנה מבטיח עמידה בתקנות הפרטיות כמו HIPAA.
Shaip מציעה גם הערות מתקדמת על פני טקסט, אודיו, תמונה ווידאו, מה שמבטיח איכות מהשורה הראשונה לאימון בינה מלאכותית. עם רשת של למעלה מ-30,000 תורמים וצוותים המנוהלים על ידי מומחים, שייפ מדרג ביעילות תוך שמירה על דיוק. על ידי התמודדות עם אתגרים כמו גיוון, מקורות אתיים ומדרגיות, Shaip עוזרת ללקוחות לנצל את מלוא הפוטנציאל של מודלים של AI כמו RAFT להשפעה.
