Basitçe ifade etmek gerekirse, geri alma-artırılmış ince ayar veya RAFT, geri alma-artırılmış üretimin, belirli bir alandaki belirli uygulamalar için büyük bir dil modelinden gelen üretken yanıtları geliştirmek amacıyla ince ayarla birleştirildiği gelişmiş bir yapay zeka tekniğidir.
RAG'ın entegre edilmesi ve ince ayar yapılmasıyla, özellikle sağlık, hukuk ve finans gibi hedeflenen sektörler için büyük dil modellerinin daha doğru, bağlamsal olarak alakalı ve sağlam sonuçlar sağlamasına olanak tanır.
RAFT'ın Bileşenleri
1. Geri Alma-artırılmış Üretim
Bu teknik, çıkarım sırasında harici veri kaynaklarına erişmelerine izin vererek LLM'leri geliştirir. Bu nedenle, diğer birçoklarında olduğu gibi statik önceden eğitilmiş bilgi yerine, RAG, modelin kullanıcı sorgularına yanıt vermek için iki tıklama içinde bir veritabanını veya bilgi deposunu aktif olarak aramasını sağlar. Neredeyse, modelin en son harici referanslara veya diğer alanla ilgili gerçeklere başvurduğu açık kitaplı bir sınav gibidir. Yani, modelin alınan bilgiler hakkında akıl yürütme veya önceliklendirme kapasitesini iyileştiren bir eğitim biçimiyle birleştirilmediği sürece; RAG kendi başına önceki yetenekleri iyileştirmez.
RAG'ın Özellikleri:
- Dinamik Bilgi Erişimi: Harici bilgi kaynaklarından toplanan gerçek zamanlı bilgileri içerir.
- Alana Özgü Uyum: Cevaplar hedeflenen veri kümelerine dayanmaktadır.
Sınırlama: İlgili ve ilgisiz içerik arasında ayrım yapmak için yerleşik mekanizmalar içermez.
2. İnce Ayar
İnce ayar, alan-özgü veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş bir LLM'yi, uzmanlaşmış görevler için geliştirmek üzere eğitmektir. Bu, alan-özgü terimleri, bağlamı ve nüansları daha iyi anlamak için modelin parametrelerini değiştirmek için bir fırsattır. İnce ayar, modelin belirli bir alanla ilgili doğruluğunu iyileştirse de, çıkarım sırasında harici veriler hiç kullanılmaz ve bu da gelişen bilgiyi üretken bir şekilde yeniden üretme söz konusu olduğunda yeniden kullanılabilirliğini sınırlar.
İnce Ayar Özellikleri:
- Uzmanlık: Belirli bir sektöre veya göreve yönelik, belirli bir modele uygundur.
- Daha İyi Çıkarım Doğruluğu: Alana ilişkin yanıtların oluşturulmasında hassasiyeti artırır.
Sınırlamalar: Bilgi oluşturmada daha az etkili dinamik güncelleme yetenekleri.
RAFT, RAG ve İnce Ayarı Nasıl Birleştiriyor
RAG ve ayarlamanın güçlü yönlerini tek bir sabit pakette birleştirir. Ortaya çıkan LLM'ler yalnızca ilgili belgeleri almakla kalmaz, aynı zamanda bu bilgileri akıl yürütme süreçlerine başarılı bir şekilde entegre eder. Bu karma yaklaşım, modelin alan bilgisinde (ayarlama yoluyla) iyi bilgili olmasını garanti ederken aynı zamanda dış bilgilere dinamik olarak erişebilmesini (RAG yoluyla) sağlar.
RAFT'ın Mekaniği
Eğitim Verilerinin Kompozisyonu:
- Sorular, konuyla ilgili dokümanlar ve dikkat dağıtıcı dokümanlarla (ilgisiz) birlikte sunulmaktadır.
- Alınan bilgi parçalarını nihai cevaba bağlayan düşünce zinciri cevapları.
Çift Eğitimin Amaçları:
Modele, ilgili bir belgeyi tüm dikkat dağıtıcı unsurların üstünde nasıl sıralayacağını öğretin ve kaynak belgelere bağlı adım adım açıklamalar isteyerek muhakeme becerilerini geliştirin.
Çıkarım Aşaması:
- Modeller, RAG işlemi aracılığıyla en üst sıradaki belgeleri alırlar.
- İnce ayar, doğru muhakemeyi yönlendirir ve alınan verileri ana yanıtlarla birleştirir.
RAFT'ın Avantajları
Daha Az Hata Oranı Birleştirme
İnce ayarlı geliştirmeyi artırmak, RAFT'ın uzmanlaşmış görevlerin doğruluğunu önemli ölçüde artırmasına neden olur. Bunun yerine, TorchHub gibi birçok kıyaslamadaki performansı, sıradan ince ayar tekniklerine karşı %76'ya kadar kazanç elde etti.
Hatalara Karşı Sağlamlık
RAFT, yanlış erişimlerden kaynaklanan yanlış çıkarımlar oluşturmadan önce, alakasız bilgileri değiştirme konusunda modelleri eğitir.
Canlı veri
İnce ayarlı statik modellerin aksine, RAFT ile yapılan LLM'ler yeni bilgileri dinamik olarak özümseyebilir ve bu da onları tıp veya teknoloji gibi hızlı adaptasyon gerektiren sektörler için mükemmel bir seçim haline getirir.
Kaynakları verimli kullanır
RAFT, eğitim ve çıkarım için harici bilgi kaynaklarını kullanması nedeniyle alan uyarlamasını oldukça uygun maliyetli bir şekilde gerçekleştirir ve böylece büyük etiketli veri kümelerine olan bağımlılığı azaltır.
Alana Özel Yapay Zeka Uygulamalarında RAFT Uygulamaları
1. Sağlık:
- Tıbbi makalelerin özetlenmesi.
- Hasta kayıtlarının güncel kılavuzlarla birleştirilmesi yoluyla klinik karar alma süreçlerine destek sağlanması.
2. Yasal Hizmetler:
- Hukuki araştırma ve mevzuat analizi yapıyorum.
- Sözleşme incelemesinin basitleştirilmesi.
3. Finans:
- Piyasa eğilimlerine dayalı finansal içgörüler sağlamak.
- Gerçek zamanlı ekonomik veriler kullanılarak risk değerlendirmesi.
4. Teknik Dokümantasyon:
- Etkili API referans materyali yazmak.
- Geliştirici sorularını kod referanslarıyla yanıtlamak.
RAFT Uygulamasındaki Zorluklar
Verinin Karmaşıklığı
Yüksek kaliteli, alana özgü veri kümelerine ihtiyaç duyulur ve bunların düzenlenmesi çoğu zaman zahmetli olabilir.
Entegrasyon sorunları
Modelin muhakeme sürecine dışarıdan gelen bilgilerin kusursuz bir şekilde entegre edilebilmesi için ileri düzeyde mühendislik gerekmektedir.
Yüksek kaynak tüketimi
RAFT modellerinin eğitimi, hesaplama gücü ve altyapıda büyük miktarda dönüşüm gerektiriyor.
Shaip RAFT Zorluklarına Uyum Sağlamamıza Nasıl Yardımcı Oluyor:
Shaip, kaliteli veri kümeleri, kamulaştırma alanına özgü veri kümeleri ve yetkin veri hizmetleri sağlamada, Geri Alma-Artırılmış İnce Ayar (RAFT) özelliklerinden farklı olan zorlukların üstesinden gelmeyi benzersiz bir şekilde savunuyor.
Uçtan uca yapay zeka veri denetim platformu, bu şirketlerin etik uygulamalarla desteklenen, büyük dil modellerini (LLM) doğru şekilde eğitmek için iyi bir şekilde açıklanmış çeşitli veri kümelerine sahip olmasını sağlar.
Shaip, sağlık, finans ve hukuk hizmetleri gibi sektörlere özel olarak tasarlanmış yüksek kaliteli, alan-özel veri hizmetleri sağlama konusunda uzmanlaşmıştır. Shaip Manage platformunu kullanarak, proje yöneticileri net veri toplama parametreleri, çeşitlilik kotaları ve alan-özel gereksinimler belirleyerek, RAFT gibi modellerin etkili eğitim için hem ilgili belgeleri hem de alakasız dikkat dağıtıcıları almasını sağlar. Dahili veri kimliksizleştirme, HIPAA gibi gizlilik düzenlemelerine uyumu sağlar.
Shaip ayrıca metin, ses, görüntü ve videoda gelişmiş açıklamalar sunarak AI eğitimi için en üst düzey kaliteyi garanti eder. 30,000'den fazla katılımcı ve uzman yönetimli ekipten oluşan bir ağ ile Shaip, hassasiyeti korurken verimli bir şekilde ölçeklenir. Çeşitlilik, etik kaynak ve ölçeklenebilirlik gibi zorluklarla mücadele ederek Shaip, müşterilerin etkili olmak için RAFT gibi AI modellerinin tüm potansiyelini ortaya çıkarmalarına yardımcı olur.
