簡単に言えば、検索強化型微調整 (RAFT) は、検索強化型生成と微調整を組み合わせて、特定のドメインの特定のアプリケーションに対する大規模言語モデルからの生成応答を強化する高度な AI 技術です。
RAG と微調整を統合することで、大規模言語モデルは、特に医療、法律、金融などの対象分野において、より正確で、文脈に関連性があり、堅牢な結果を提供できるようになります。
RAFTのコンポーネント
1. 検索強化型生成
この手法は、推論中に外部データ ソースにアクセスできるようにすることで、LLM を強化します。したがって、他の多くの手法のように静的な事前トレーニング済みの知識ではなく、RAG では、モデルが 2 回のクリックでデータベースまたは知識リポジトリをアクティブに検索して、ユーザーのクエリに応答できます。これは、モデルが最新の外部参照またはその他のドメイン関連の事実を参照する、オープンブック試験に似ています。つまり、取得した情報についてのモデルの推論能力や優先順位付け能力を向上させる何らかの形式のトレーニングと組み合わせない限り、RAG だけでは前者の能力は向上しません。
RAGの特徴:
- 動的知識アクセス: 外部情報源から収集されたリアルタイム情報が含まれます。
- ドメイン固有の適応性: 回答は対象となるデータセットに基づいています。
制限： 取得された関連コンテンツと無関係なコンテンツを区別するための組み込みメカニズムが含まれていません。
2. 微調整
微調整とは、ドメイン固有のデータセットで事前トレーニングされた LLM をトレーニングして、特殊なタスク向けに開発することです。これは、モデルのパラメータを変更して、ドメイン固有の用語、コンテキスト、ニュアンスをよりよく理解する機会です。微調整により、特定のドメインに関するモデルの精度が向上しますが、推論中に外部データはまったく利用されないため、進化する知識を生産的に再現するという点では再利用性が制限されます。
微調整の機能:
- 専門分野： 特定のモデルは特定の業界またはタスクに適しています。
- 推論精度の向上: ドメイン関連の応答の生成の精度を向上させます。
製品制限: 知識構築における動的更新機能の有効性が低い。
RAFTがRAGと微調整を組み合わせる方法
RAG とチューニングの長所を 1 つのアンカー パッケージに組み合わせます。結果として得られる LLM は、関連するドキュメントを単に取得するだけでなく、その情報を推論プロセスにうまく統合します。このハイブリッド アプローチにより、モデルがドメイン知識に精通していることが保証され (チューニング経由)、同時に外部知識にも動的にアクセスできます (RAG 経由)。
RAFTの仕組み
トレーニングデータの構成:
- 質問は、関連するドキュメントと誤答ドキュメント（無関係）と結び付けられます。
- 検索された情報と最終的な答えを結び付ける思考の連鎖の答え。
二重のトレーニング目標:
モデルに、関連するドキュメントをすべての誤答よりも上位にランク付けする方法を教え、ソース ドキュメントに結び付けられた段階的な説明を求めることで推論スキルを強化します。
推論フェーズ:
- モデルは、RAG プロセスを通じて上位ランクのドキュメントを取得します。
- 微調整により正確な推論が導かれ、取得されたデータが主な応答と結合されます。
RAFTの利点
マージ時のエラー率低下
RAFT は、微調整された開発を強化することで、特殊なタスクの精度を大幅に向上させます。それどころか、TorchHub などの多くのベンチマークで、通常の微調整手法と比較して最大 76% のパフォーマンス向上を達成しました。
エラーに対する堅牢性
RAFT は、誤った検索から生じる誤った推論を設定する前に、無関係な情報を修正するようにモデルをトレーニングします。
ライブデータ
微調整された静的モデルとは異なり、RAFT を備えた LLM は新しい情報を動的に取り込むことができるため、迅速な適応が必要な医療やテクノロジーなどの業界に最適です。
リソースを効率的に使用する
RAFT は、トレーニングと推論に外部の知識ソースを使用することで、ドメイン適応を非常にコスト効率よく処理し、巨大なラベル付きデータセットへの依存を減らします。
ドメイン特化型 AI アプリケーションにおける RAFT の応用
1.ヘルスケア：
- 医学論文を要約します。
- 患者の記録と最新のガイドラインを統合することで、臨床上の意思決定をサポートします。
2.法務サービス：
- 法的調査と法令分析を行っています。
- 契約書のレビューを簡素化します。
3.ファイナンス：
- 市場動向に基づいた財務分析情報を提供します。
- リアルタイムの経済データを使用したリスク評価。
4. 技術文書:
- 効果的な API リファレンス マテリアルの作成。
- コード参照を使用して開発者の質問に答えます。
RAFT 導入の課題
データの複雑さ
高品質のドメイン固有のデータセットが必要ですが、これをキュレートするのは面倒な場合がよくあります。
統合の問題
外部知識をモデルの推論プロセスにシームレスに統合するには、高度なエンジニアリングが必要です。
高いリソース消費
RAFT モデルのトレーニングには、コンピューティング能力とインフラストラクチャの大幅な変更が必要です。
Shaip が RAFT の課題にどのように適応できるか:
Shaip は、品質の高いデータセット、ドメイン固有のデータセット、および有能なデータ サービスを提供する上で、RAFT (Retrieval-Augmented Fine-Tuning) 機能とは異なる課題を解決することに独自に取り組んでいます。
エンドツーエンドの AI データ監視プラットフォームにより、これらの企業は、倫理的な慣行によって承認され、大規模言語モデル (LLM) を適切にトレーニングするために適切に注釈が付けられた多様なデータセットを保有できるようになります。
Shaip は、ヘルスケア、金融、法律サービスなどの業界向けにカスタマイズされた、高品質でドメイン固有のデータ サービスを提供することに特化しています。プロジェクト マネージャーは、Shaip Manage プラットフォームを使用して、明確なデータ収集パラメーター、多様性割り当て、ドメイン固有の要件を設定し、RAFT などのモデルが効果的なトレーニングのために関連ドキュメントと無関係な妨害要因の両方を受け取るようにします。組み込みのデータ匿名化により、HIPAA などのプライバシー規制への準拠が保証されます。
Shaip は、テキスト、音声、画像、動画にわたる高度な注釈も提供し、AI トレーニングの最高レベルの品質を保証します。30,000 人を超える貢献者と専門家が管理するチームのネットワークにより、Shaip は精度を維持しながら効率的に拡張します。多様性、倫理的な調達、スケーラビリティなどの課題に取り組むことで、Shaip はクライアントが RAFT などの AI モデルの潜在能力を最大限に引き出し、効果的な成果を生み出せるよう支援します。
