Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4 i Llama 3, wpłynęły na krajobraz AI i zdziałały cuda, od obsługi klienta po generowanie treści. Jednak dostosowanie tych modeli do konkretnych potrzeb zwykle oznacza wybór między dwiema potężnymi technikami: generowaniem rozszerzonym o pobieranie (RAG) i dostrajaniem.
Chociaż oba te podejścia wzmacniają LLM, są one sformułowane w kierunku różnych celów i są skuteczne w różnych sytuacjach. Przyjrzyjmy się szczegółowo zaletom i wadom tych dwóch metod oraz temu, jak można wybrać jedną z nich do swoich potrzeb.
Generacja wspomagana wyszukiwaniem (RAG) – co to jest?
RAG to podejście, które synergizuje generatywne możliwości LLM z wyszukiwaniem kontekstowo precyzyjnych odpowiedzi. Zamiast używać tylko wiedzy, na której przeprowadzono test, RAG pobiera istotne informacje za pośrednictwem zewnętrznych baz danych lub repozytoriów wiedzy, aby włączyć informacje do procesu generowania odpowiedzi.
Jak działa RAG
- Model osadzania: Osadza zarówno dokumenty, jak i zapytania w przestrzeni wektorowej, co zwiększa efektywność porównywania.
- Aporter:Przegląda bazę wiedzy poprzez osadzenia w celu pobrania odpowiednich dokumentów.
- Reranker: Ocenia wyszukane dokumenty według ich trafności.
- Model językowy: Łączy pobrane dane z zapytaniami użytkownika w jedną odpowiedź.
Zalety RAGA
- Dynamiczne aktualizacje wiedzy: Umożliwia wydajne dostarczanie informacji, a proces aktualizacji zostaje znacznie skrócony dzięki ponownemu szkoleniu modelu.
- Redukcja halucynacji: Dzięki odpowiedniemu uzasadnieniu reakcji na wiedzę zewnętrzną RAG minimalizuje nieścisłości faktyczne.
- Skalowalność: Można go z łatwością osadzić w dużych, zróżnicowanych zbiorach danych, co pozwala na wykorzystanie go do przydatnych, otwartych i dynamicznych zadań, takich jak obsługa klienta czy podsumowania wiadomości.
Ograniczenia RAG
- Opóźnienie: Nadmierna koncentracja na ekstrakcji informacji opóźnia czas uzyskania danych wyjściowych, co skutkuje większym opóźnieniem i czyni je nieistotnymi w środowiskach pracy w czasie rzeczywistym.
- Jakość bazy wiedzy: Niezawodność w wyszukiwaniu i trafności informacji pochodzących z zewnątrz staje się istotna, ponieważ odpowiedzi zależą wyłącznie od tych źródeł.
Dostrajanie – co to jest?
Dostrajanie to proces ponownego trenowania wstępnie wytrenowanego modelu LLM w określonym zestawie danych domenowych w celu przygotowania do wykonywania wyspecjalizowanych zadań, umożliwiający modelowi pełne zrozumienie niuansów wzorców istniejących w określonym kontekście.
Jak działa dostrajanie
- Przygotowywanie danych: Zestawy danych specyficzne dla danego zadania będą musiały zostać oczyszczone i podzielone na podzbiory przeznaczone do szkolenia, walidacji i testowania.
- Trening modelowy: LLM będzie musiał trenować na tym zbiorze danych, stosując metody obejmujące propagację wsteczną i gradient spadkowy.
- Zawartość dostrajania hiperparametrów: Umożliwia precyzyjne dostrojenie kilku krytycznych elementów hiperparametrów, takich jak rozmiar partii, szybkość uczenia się i inne.
Zalety dostrajania precyzyjnego
- Dostosowywanie: Umożliwia kontrolę działań, tonu i stylu modelu w wynikach.
- Efektywność wnioskowania: Po dopracowaniu LLM uzyskuje się szybkie odpowiedzi bez konieczności korzystania z zewnętrznego procesu wyszukiwania.
- Specjalistyczne umiejętności: Najlepiej nadaje się do zastosowań wymagających jakości i dokładności w dobrze poznanych dziedzinach, takich jak zamrażanie, oceny medyczne i analiza umów.
Wady dostrajania
- Zasobochłonne: Wymaga zarówno dużej mocy obliczeniowej, jak i odpowiednio wysokiej jakości oznaczonych danych.
- Katastrofalne zapomnienie: Dopracowanie ma tendencję do nadpisywania wcześniej nabytej wiedzy ogólnej i tym samym ogranicza jej potencjał do radzenia sobie z nowymi zadaniami.
- Statyczna baza wiedzy: Po zakończeniu szkolenia wiedza pozostaje nienaruszona, chyba że zostanie powtórzona przy użyciu dodatkowych, nowych danych.
Kluczowe różnice między RAG a dostrajaniem precyzyjnym
| Cecha | Generacja rozszerzona o odzyskiwanie (SZMATA) | Strojenie |
|---|---|---|
| Źródło wiedzy | Bazy danych zewnętrzne (dynamiczne) | Zinternalizowane podczas treningu (statyczne) |
| Możliwość dostosowania do nowych danych | Wysoki; aktualizacje za pośrednictwem źródeł zewnętrznych | Niski; wymaga przekwalifikowania |
| Utajenie | Wyższe ze względu na kroki pobierania | Niski; generowanie odpowiedzi bezpośredniej |
| Personalizacja | Ograniczony; polega na danych zewnętrznych | Wysoki; dostosowany do konkretnych zadań |
| Skalowalność | Łatwe skalowanie przy dużych zestawach danych | Wymagające dużej ilości zasobów na dużą skalę |
| Przykłady użycia | Pytania i odpowiedzi w czasie rzeczywistym, sprawdzanie faktów | Analiza sentymentów, zadania specyficzne dla danej domeny |
Kiedy wybrać RAG a kiedy Fine-Tuning
Obszar zastosowań wymagający informacji w czasie rzeczywistym
Jeśli aplikacja potrzebuje aktualnej wiedzy w czasie rzeczywistym, należy użyć RAG: systemów podsumowujących wiadomości i obsługi klienta, które opierają się na szybko zmieniających się danych. Przykład: wirtualny asystent pobierający aktualne informacje, takie jak ceny akcji i dane pogodowe.
Ekspertyza domeny
Gdy wymagane jest dostrojenie dla precyzji wąskiej domeny, można albo zdecydować się na dostrojenie w obszarach przeglądu dokumentów prawnych i analizy tekstów medycznych. Przykład: Dostrojony model wytrenowany na literaturze medycznej do użytku w diagnozie schorzeń na podstawie notatek pacjenta.
Skala
RAG jest na czele ze skalowaniem zapytań otwartych w naszej przestrzeni, dynamicznie pobierając wyniki z różnych baz wiedzy. Przykład: wyszukiwarka z odpowiedziami z rzeczywistych przypadków, zapewniająca komentarze z wielu branż bez ponownego szkolenia.
Dostępność zasobów
Dostrajanie może być ogólnie lepszą opcją w przypadku przypadków użycia na mniejszą skalę, w których wystarczający byłby statyczny zestaw danych. Przykład: bot szkolony na zestawie często zadawanych pytań używanych wewnętrznie przez firmę.
Pojawiające się trendy
- Podejścia hybrydowe: Łącząc RAG z minimalizacją, najlepsze z obu światów. Na przykład:
- RAG do pobierania dynamicznego kontekstu podczas dostrajania modelu językowego w zależności od niuansów specyficznych dla danego zadania. Przykład: asystenci prawni uzyskujący dostęp do orzecznictwa podczas ich spójnego podsumowywania.
- Dokładne dostrajanie parametrów (PEFT): LoRA (adaptacja niskiego rzędu) pomaga zminimalizować aktualizacje parametrów podczas dostrajania, co przekłada się na bardzo ograniczone nakłady obliczeniowe przy jednoczesnym zapewnieniu maksymalnej dokładności.
- Multimodalny RAG: Przyszłe postępy wprowadzą zintegrowane podejście do systemów RAG poprzez łączenie tekstu, obrazów i dźwięków, co umożliwi bogatą interakcję za pośrednictwem różnych mediów.
- Uczenie przez wzmacnianie w RAG: Uczenie przez wzmacnianie może pomóc w optymalizacji strategii wyszukiwania informacji poprzez nagradzanie modeli za generowanie bardziej istotnych i znaczących wyników.
[Przeczytaj także: Rewolucjonizowanie sztucznej inteligencji za pomocą multimodalnych modeli językowych (MLLM)]
Przykłady z życia wzięte
| RAG | Strojenie |
|---|---|
| Wirtualni asystenci, tacy jak Siri i Alexa, pobierają informacje na żywo. | Modele analizy nastrojów są ostatecznie przeznaczone do monitorowania mediów społecznościowych. |
| Narzędzia obsługi klienta, które kategoryzują zgłoszenia na podstawie danych historycznych i często zadawanych pytań. | Sztuczna inteligencja prawna przeszkolona w zakresie orzecznictwa opartego na jurysdykcji. |
| Narzędzia badawcze pozyskują artykuły z czasopism naukowych w czasie rzeczywistym, aby dostarczyć określonych spostrzeżeń. | Modele tłumaczeń, które można precyzyjnie dostosować do par językowych specyficznych dla danej branży. |
Wniosek
Zarówno RAG, jak i dostrajanie to skuteczne techniki opracowane z myślą o rozwiązywaniu różnych problemów związanych z optymalizacją modeli LLM. Wybierz RAG gdy priorytetem jest skupienie się na ocenie, skalowaniu i wyszukiwaniu w czasie rzeczywistym, a także w przeciwieństwie do tego, dostrajanie gdy precyzja, indywidualizacja i fachowość są koniecznością.
