En términos simples, el ajuste fino aumentado por recuperación, o RAFT, es una técnica avanzada de IA en la que la generación aumentada por recuperación se combina con el ajuste fino para mejorar las respuestas generativas de un modelo de lenguaje grande para aplicaciones específicas en ese dominio particular.
Permite que los modelos de lenguaje de gran tamaño proporcionen resultados más precisos, contextualmente relevantes y sólidos, especialmente para sectores específicos como la atención médica, el derecho y las finanzas, mediante la integración de RAG y el ajuste fino.
Componentes de RAFT
1. Generación aumentada por recuperación
La técnica mejora los LLM al permitirles acceder a fuentes de datos externas durante la inferencia. Por lo tanto, en lugar de un conocimiento estático previamente entrenado como ocurre con muchos otros, RAG permite que el modelo busque activamente información en una base de datos o repositorio de conocimiento con dos clics para responder a las consultas del usuario. Es casi como un examen de libro abierto, en el que el modelo consulta las referencias externas más recientes u otros datos relevantes del dominio. Es decir, a menos que se combine con alguna forma de entrenamiento que refine la capacidad del modelo para razonar sobre la información recuperada o priorizarla, RAG por sí solo no refina las capacidades anteriores.
Características de RAG:
- Acceso dinámico al conocimiento: Incluye información en tiempo real recopilada de fuentes de información externas.
- Adaptabilidad específica del dominio: Las respuestas se basan en conjuntos de datos específicos.
Limitación: No contiene mecanismos integrados para discriminar entre el contenido relevante e irrelevante recuperado.
2. Ajuste fino
El ajuste fino consiste en entrenar un modelo de lenguaje de programación que ha sido entrenado previamente en conjuntos de datos específicos del dominio para desarrollarlo para tareas especializadas. Esta es una oportunidad para cambiar los parámetros del modelo para comprender mejor los términos, el contexto y los matices específicos del dominio. Si bien el ajuste fino refina la precisión del modelo en relación con un dominio específico, los datos externos no se utilizan en absoluto durante la inferencia, lo que limita su reutilización cuando se trata de reproducir de manera productiva el conocimiento en evolución.
Características del ajuste fino:
- Especialización: Se adapta a una industria o tarea específica para un modelo particular.
- Mejor precisión de inferencia: Mejora la precisión en la generación de respuestas relevantes del dominio.
Limitaciones:Capacidades de actualización dinámica menos efectivas en la creación de conocimiento.
Cómo RAFT combina RAG y ajuste fino
Combina las ventajas de RAG y de tuning en un único paquete. Los LLM resultantes no solo recuperan documentos relevantes, sino que integran con éxito esa información en su proceso de razonamiento. Este enfoque híbrido garantiza que el modelo esté bien versado en el conocimiento del dominio (a través del tuning) y, al mismo tiempo, pueda acceder de forma dinámica al conocimiento externo (a través de RAG).
Mecánica de RAFT
Composición de datos de entrenamiento:
- Las preguntas se combinan con documentos relevantes y documentos distractores (irrelevantes).
- Respuestas en cadena de pensamiento que vinculan la información recuperada con la respuesta final.
Objetivos del entrenamiento dual:
Enseñe al modelo cómo clasificar un documento relevante por encima de todos los distractores y mejore las habilidades de razonamiento pidiéndole explicaciones paso a paso relacionadas con los documentos fuente.
Fase de inferencia:
- Los modelos recuperan los documentos mejor clasificados a través de un proceso RAG.
- Las guías de ajuste permiten un razonamiento preciso y fusionan los datos recuperados con las respuestas principales.
Ventajas de RAFT
Menores tasas de error al fusionarse
La mejora del desarrollo afinado hace que RAFT mejore notablemente la precisión de las tareas especializadas. En cambio, su desempeño en muchos puntos de referencia, como TorchHub, obtuvo mejoras de hasta un 76 % en comparación con las técnicas de afinación ordinarias.
Robustez frente a errores
RAFT entrena modelos para modificar información irrelevante antes de establecer inferencias incorrectas derivadas de recuperaciones erróneas.
Datos en vivo
A diferencia de los modelos estáticos ajustados, los LLM con RAFT pueden ingerir nueva información de forma dinámica, lo que los convierte en una excelente opción para industrias como la medicina o la tecnología que requieren una adaptación rápida.
Utiliza eficientemente los recursos
RAFT gestiona la adaptación del dominio de forma muy rentable debido al uso de fuentes de conocimiento externas para el entrenamiento y la inferencia, reduciendo así la dependencia de grandes conjuntos de datos etiquetados.
Aplicaciones de RAFT en aplicaciones de IA específicas del dominio
1. Cuidado de la salud:
- Resumiendo artículos médicos.
- Apoyar la toma de decisiones clínicas mediante la fusión de registros de pacientes con pautas actualizadas.
2. Servicios Legales:
- Realizar investigaciones jurídicas y análisis de estatutos.
- Simplificando la revisión de contratos.
3. Finanzas:
- Proporcionar información financiera basada en las tendencias del mercado.
- Evaluación de riesgos utilizando datos económicos en tiempo real.
4. Documentación técnica:
- Cómo escribir material de referencia de API eficaz.
- Responder preguntas de los desarrolladores con referencias de código.
Desafíos en la implementación de RAFT
La complejidad de los datos
Se requieren conjuntos de datos específicos de dominio y de alta calidad, cuya conservación a menudo puede resultar complicada.
Problemas de integración
La integración perfecta del conocimiento externo en el proceso de razonamiento del modelo requiere una ingeniería sofisticada.
Alto consumo de recursos
El entrenamiento de los modelos RAFT exige un gran esfuerzo en potencia computacional e infraestructura.
Cómo Shaip ayuda a adaptar RAFT a los desafíos:
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