RAFT – Alana Özel Soru Yanıtlamasına İnce Ayar ve RAG Yaklaşımı

Büyük dil modellerinin uygulamaları uzmanlaşmış alanlara yayıldıkça, verimli ve etkili uyarlama tekniklerine duyulan ihtiyaç giderek daha önemli hale geliyor. Geri almayla artırılmış oluşturma (RAG) ve ince ayarın güçlü yönlerini birleştiren, özellikle alana özgü soru yanıtlama görevleri için tasarlanmış yeni bir yaklaşım olan RAFT'a (Alım Artırılmış İnce Ayar) girin.

Alan Uyarlamasının Zorluğu

LLM'ler büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş olsa da tıbbi araştırma, yasal belgeler veya kuruluşa özgü bilgi tabanları gibi uzmanlaşmış alanlarda iyi performans gösterme yetenekleri genellikle sınırlıdır. Bu sınırlama, eğitim öncesi verilerin bu uzmanlık alanlarının nüanslarını ve karmaşıklıklarını yeterince temsil edememesinden kaynaklanmaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için araştırmacılar geleneksel olarak iki ana teknik kullanmışlardır: geri getirmeyle artırılmış üretim (RAG) ve ince ayar.

Alma-Artırılmış Nesil (RAG)

RAG

RAG sağlayan bir tekniktir LLM'ler Çıkarım sırasında dış bilgi kaynaklarına erişme ve bunları kullanma.

Bunu, gerçek zamanlı veri alımını üretim sürecine entegre ederek ve böylece modelin çıktılarını daha doğru ve güncel hale getirerek başarır. RAG üç temel adımdan oluşur: ilgili belgelerin toplandığı yere erişim; modelin alınan verilere dayalı olarak bir çıktı ürettiği üretim; ve çıktıyı daha da geliştiren artırma.

RAG'da alma işlemi kullanıcının sorgusuyla başlar. LLM'ler sorguyu analiz eder ve harici veritabanlarından ilgili bilgileri alarak modelin yanıtlarını formüle etmek için kullanabileceği bir veri havuzu sunar. Oluşturma aşaması daha sonra bu girdiyi tutarlı bir anlatı veya yanıt halinde sentezler. Genişletme adımı, bağlam ekleyerek veya tutarlılık ve alaka düzeyine göre ayarlama yaparak oluşturmayı hassaslaştırır.

RAG modelleri, doğru, ilgili ve güncel bilgiler sağlama yeteneklerini değerlendiren çeşitli ölçümler kullanılarak değerlendirilebilir.

İnce ayar

denetimli ince ayar

İnce ayarÖte yandan, önceden eğitilmiş bir LLM'nin, daha küçük, göreve özgü bir veri kümesi üzerinde daha fazla eğitilerek belirli bir göreve veya alana uyarlanmasını içerir. Bu yaklaşım, modelin kalıpları öğrenmesine ve çıktılarını istenen görev veya etki alanına göre hizalamasına olanak tanır. İnce ayar modelin performansını artırabilse de, genellikle dış bilgi kaynaklarını etkili bir şekilde birleştirmede veya çıkarım sırasındaki düzeltme kusurlarını hesaba katmada başarısız olur.

RAFT Yaklaşımı

SAL

SAL Geri Alma Farkında İnce Ayar anlamına gelen, dil modellerinin, özellikle açık kitap sınavları için, alana özgü görevlerdeki performanslarını artırmak üzere tasarlanmış yenilikçi bir eğitim yöntemidir. RAFT, ilgili metinlerden elde edilen düşünce zinciri tarzındaki yanıtların yanı sıra, ilgili ve ilgisiz belgelerin bir karışımını içeren soruları içeren eğitim verileri hazırlayarak standart ince ayardan ayrılır. Bu yöntem, modellerin yalnızca bilgiyi hatırlama değil, aynı zamanda mantık yürütme ve sağlanan içerikten yanıtlar çıkarma becerilerini de geliştirmeyi amaçlamaktadır.

Temelde RAFT, dil modellerine okuduğunu anlama ve bir dizi belgeden bilgi çıkarmayı içeren görevlerde daha yetkin olacak şekilde ince ayar yapar. Model, hem "oracle" belgeleriyle (cevabı içeren) hem de "dikkat dağıtıcı" belgelerle (yanıtı içermeyen) eğitim alarak, ilgili bilgileri daha etkili bir şekilde ayırt etmeyi ve kullanmayı öğrenir.

Eğitim Verilerinin Hazırlanması

RAFT kapsamındaki eğitim süreci, verilerin bir kısmını doğrudan cevaplarla ilgili olan oracle belgelerini içerecek şekilde içerirken, geri kalan veriler yalnızca çeldirici belgelerden oluşmaktadır. İnce ayar, modeli ne zaman kendi içsel bilgisine güveneceğini (ezberlemeye benzer şekilde) ve ne zaman sağlanan bağlamdan bilgi çıkaracağını öğrenmeye teşvik eder.

RAFT'ın eğitim rejimi aynı zamanda, yalnızca cevabın oluşturulmasına yardımcı olmakla kalmayıp aynı zamanda bir insanın okuduğu materyale atıfta bulunarak tepkisini nasıl haklı çıkaracağına benzer şekilde kaynakları da gösteren akıl yürütme süreçlerinin oluşturulmasını da vurgular. Bu yaklaşım, modeli yalnızca en iyi alınan belgeleri dikkate alması gereken bir RAG (Geri Alma Artırılmış Üretim) ortamına hazırlamakla kalmaz, aynı zamanda modelin eğitiminin kullanılan alıcıdan bağımsız olmasını sağlayarak farklı alma sistemleri arasında esnek uygulamaya olanak tanır.

Bu yaklaşım birden fazla amaca hizmet eder:

1. Açık kitap sınav ortamını taklit ederek modeli, sağlanan bağlamdan ilgili bilgileri tanımlayacak ve kullanacak şekilde eğitir.
2. Etkili RAG için kritik bir beceri olan, modelin ilgisiz bilgileri göz ardı etme yeteneğini geliştirir.
3. Modeli, cevabın bağlamda mevcut olmadığı senaryolara maruz bırakır ve gerektiğinde kendi bilgisine güvenmeye teşvik eder.

RAFT'ın bir diğer önemli yönü, düşünce zinciri mantığının eğitim sürecine dahil edilmesidir. RAFT, yalnızca soru ve cevap çiftlerini sunmak yerine, ilgili belgelerden birebir alıntılar içeren ayrıntılı gerekçelendirme açıklamaları üretir. Düşünce zinciri formatında sunulan bu açıklamalar, doğru cevaba ulaşmak için gereken mantıksal adımlar boyunca modele rehberlik eder.

RAFT, modeli bu akıl yürütme zincirleri üzerinde eğiterek, güçlü akıl yürütme yeteneklerinin gelişimini teşvik eder ve modelin dış bilgi kaynaklarından etkin bir şekilde nasıl yararlanılacağına ilişkin anlayışını geliştirir.

Değerlendirme ve Sonuçlar

RAFT makalesinin yazarları, PubMed (biyomedikal araştırma), HotpotQA (açık alan soru yanıtlama) ve Gorilla APIBench (kod oluşturma) dahil olmak üzere çeşitli veri kümeleri üzerinde kapsamlı değerlendirmeler gerçekleştirdi. Elde edilen sonuçlar, RAFT'ın, RAG ile ve RAG olmadan alana özgü ince ayar gibi temel değerlerin yanı sıra RAG'li GPT-3.5 gibi daha büyük modellerde sürekli olarak temel performanstan daha iyi performans gösterdiğini gösterdi.

RAFT, RAG performansını artırır

Örneğin, RAFT, HuggingFace veri kümesinde %74'lük bir doğruluk elde etti; bu, alana özgü ince ayara (DSF) göre %31.41 ve RAG ile GPT-44.92'e göre %3.5 oranında önemli bir iyileşme sağladı. Benzer şekilde HotpotQA veri setinde RAFT, DSF'ye kıyasla %28.9'luk bir doğruluk artışı sergiledi.

RAFT'ın en önemli avantajlarından biri kusurların giderilmesine karşı dayanıklılığıdır. RAFT, modeli ilgili ve ilgisiz belgelerin bir karışımıyla eğiterek, alma modülü optimal olmayan sonuçlar döndürdüğünde bile modelin ilgili bilgileri ayırt etme ve önceliklendirme yeteneğini geliştirir.

Yazarlar, yalnızca Oracle belgeleriyle yapılan ince ayarların, dikkat dağıtıcı belgeler içeren yapılandırmalarla karşılaştırıldığında genellikle daha düşük performansa yol açtığını gösterdi. Bu bulgu, modelin eğitim sırasında değişen geri alma senaryolarına maruz bırakılmasının ve gerçek dünya uygulamalarına hazır olmasının sağlanmasının önemini vurgulamaktadır.

Pratik Uygulamalar ve Geleceğe Yönelik Yönergeler

RAFT tekniğinin aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli pratik uygulamalar için önemli etkileri vardır:

1. Soru Yanıtlama Sistemleri: RAFT, hem modelin öğrenilen bilgisinden hem de dış bilgi kaynaklarından yararlanarak son derece doğru ve alana özgü soru yanıtlama sistemleri oluşturmak için kullanılabilir.
2. Kurumsal Bilgi Yönetimi: Geniş bilgi tabanlarına sahip kuruluşlar, özelleştirilmiş soru yanıtlama sistemleri geliştirmek için RAFT'tan yararlanabilir, böylece çalışanların ilgili bilgilere hızlı bir şekilde erişmesine ve kullanmasına olanak tanır.
3. Tıbbi ve Bilimsel Araştırma: RAFT, en son bulgulara ve literatüre erişimin bilimsel anlayışı ilerletmek için çok önemli olduğu biyomedikal araştırma gibi alanlarda özellikle değerli olabilir.
4. Hukuki ve Finansal Hizmetler: RAFT, ilgili yasal belgelere veya mali raporlara dayalı olarak doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar sağlayarak bu alanlardaki profesyonellere yardımcı olabilir.

Bu alandaki araştırmalar devam ettikçe RAFT tekniğinde daha fazla ilerleme ve iyileştirmeler bekleyebiliriz. Gelecekteki potansiyel yönler şunları içerir:

1. Belirli alanlara veya belge yapılarına göre uyarlanmış daha verimli ve etkili erişim modüllerinin araştırılması.
2. Gelişmiş bağlam anlayışı için görüntüler veya tablolar gibi çok modlu bilgilerin RAFT çerçevesine entegrasyonu.
3. Eğitim sırasında oluşturulan düşünce zinciri açıklamalarından daha iyi yararlanabilecek özel akıl yürütme mimarilerinin geliştirilmesi.
4. RAFT'ın özetleme, çeviri veya diyalog sistemleri gibi soru yanıtlamanın ötesinde diğer doğal dil görevlerine uyarlanması.

Sonuç

RAFT, dil modelleriyle alana özgü soru yanıtlama alanında önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. RAFT, geri almayla artırılmış oluşturma ve ince ayarın güçlü yönlerini uyumlu bir şekilde harmanlayarak, LLM'leri harici bilgi kaynaklarından etkin bir şekilde yararlanma yeteneği ile donatırken aynı zamanda çıktılarını alana özgü kalıplar ve tercihlerle hizalar.

Yenilikçi eğitim verileri düzenlemesi, düşünce zinciri mantığının birleştirilmesi ve kusurların giderilmesine yönelik sağlamlığı sayesinde RAFT, uzmanlaşmış alanlarda Yüksek Lisans'ın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak isteyen kuruluşlar ve araştırmacılar için güçlü bir çözüm sunar.

Etki alanına özgü doğal dil işleme yeteneklerine olan talep artmaya devam ettikçe, RAFT gibi teknikler daha doğru, bağlama duyarlı ve uyarlanabilir dil modellerinin sağlanmasında önemli bir rol oynayacak ve insan-makine iletişiminin gerçek anlamda gerçekleştiği bir geleceğin yolunu açacak. Sorunsuz ve etki alanından bağımsız.