RAFT भनेको के हो? RAG + फाइन-ट्युनिङ

सरल शब्दमा भन्नु पर्दा, पुन: प्राप्ति-संवर्धित फाइन-ट्युनिङ, वा RAFT, एक उन्नत एआई प्रविधि हो जसमा पुन: प्राप्ति-संवर्धित जेनेरेसनलाई फाइन-ट्युनिङसँग जोडिन्छ ताकि त्यो विशेष डोमेनमा विशिष्ट अनुप्रयोगहरूको लागि ठूलो भाषा मोडेलबाट जेनेरेटिभ प्रतिक्रियाहरू बढाइयोस्।

यसले ठूला भाषा मोडेलहरूलाई RAG र फाइन-ट्युनिङलाई एकीकृत गरेर विशेष गरी स्वास्थ्य सेवा, कानून र वित्त जस्ता लक्षित क्षेत्रहरूको लागि थप सटीक, सन्दर्भगत रूपमा सान्दर्भिक र बलियो परिणामहरू प्रदान गर्न अनुमति दिन्छ।

RAFT का घटकहरू

१. पुन:प्राप्ति-संवर्धित पुस्ता

यो प्रविधिले LLM हरूलाई अनुमानको समयमा बाह्य डेटा स्रोतहरू पहुँच गर्न अनुमति दिएर बढाउँछ। त्यसकारण, धेरै अन्य जस्तै स्थिर पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञानको सट्टा, RAG ले मोडेललाई प्रयोगकर्ता प्रश्नहरूको जवाफ दिन दुई क्लिक भित्र जानकारीको लागि सक्रिय रूपमा डाटाबेस वा ज्ञान भण्डार खोजी गर्न सक्षम बनाउँछ। यो लगभग खुला-पुस्तक परीक्षा जस्तै हो, जसमा मोडेलले सबैभन्दा भर्खरको बाह्य सन्दर्भहरू वा अन्य डोमेन-सान्दर्भिक तथ्यहरू परामर्श गर्दछ। भन्नुको अर्थ, कुनै प्रकारको प्रशिक्षणसँग जोडिएको छैन जसले प्राप्त गरिएको जानकारीको बारेमा तर्क गर्ने वा प्राथमिकता दिने मोडेलको क्षमतालाई परिष्कृत गर्दछ; RAG आफैंले पहिलेको क्षमताहरूलाई परिष्कृत गर्दैन।

RAG का विशेषताहरू: 

• गतिशील ज्ञान पहुँच: बाह्य जानकारी स्रोतहरूबाट सङ्कलन गरिएको वास्तविक-समय जानकारी समावेश गर्दछ।
• डोमेन-विशिष्ट अनुकूलन क्षमता: उत्तरहरू लक्षित डेटासेटहरूमा आधारित छन्।

सीमितता: प्राप्त गरिएको सान्दर्भिक र अप्रासंगिक सामग्री बीच भेदभाव गर्ने अन्तर्निहित संयन्त्रहरू समावेश गर्दैन।

2. फाइन-ट्यूनिङ

फाइन-ट्युनिङ भनेको डोमेन-विशिष्ट डेटासेटहरूमा पूर्व-प्रशिक्षित LLM लाई विशेष कार्यहरूको लागि विकास गर्न तालिम दिनु हो। यो डोमेन-विशिष्ट शब्दहरू, सन्दर्भ र सूक्ष्मताहरूलाई राम्रोसँग बुझ्नको लागि मोडेलको प्यारामिटरहरू परिवर्तन गर्ने अवसर हो। यद्यपि फाइन-ट्युनिङले विशिष्ट डोमेनको सम्बन्धमा मोडेलको शुद्धतालाई परिष्कृत गर्छ, बाह्य डेटा अनुमानको समयमा प्रयोग गरिँदैन, जसले उत्पादक रूपमा विकसित ज्ञान पुन: उत्पादन गर्ने कुरा आउँदा यसको पुन: प्रयोगयोग्यतालाई सीमित गर्दछ।

फाइन-ट्युनिङका विशेषताहरू: 

• विशेषज्ञता: कुनै विशेष मोडेलको लागि कुनै विशेष उद्योग वा कार्य उपयुक्त हुन्छ।
• राम्रो अनुमान शुद्धता: डोमेन-सान्दर्भिक प्रतिक्रियाहरूको उत्पादनमा परिशुद्धता बढाउँछ।

सीमितता: ज्ञान निर्माणमा कम प्रभावकारी गतिशील अद्यावधिक क्षमताहरू।

RAFT ले RAG र फाइन-ट्युनिङलाई कसरी संयोजन गर्छ

यसले RAG र ट्युनिङको शक्तिलाई एउटै एङ्कर गरिएको प्याकेजमा संयोजन गर्दछ। परिणामस्वरूप LLM हरूले सान्दर्भिक कागजातहरू मात्र प्राप्त गर्दैनन् तर त्यो जानकारीलाई उनीहरूको तर्क प्रक्रियामा सफलतापूर्वक एकीकृत गर्छन्। यो हाइब्रिड दृष्टिकोणले मोडेल डोमेन ज्ञान (ट्युनिङ मार्फत) मा राम्रोसँग निपुण छ भन्ने ग्यारेन्टी दिन्छ जबकि गतिशील रूपमा बाहिरी ज्ञान (RAG मार्फत) पहुँच गर्न सक्षम छ।

RAFT को मेकानिक्स

तालिम तथ्याङ्क संरचना: 

• प्रश्नहरू सान्दर्भिक कागजातहरू र विचलित गर्ने कागजातहरू (अप्रासंगिक) सँग जोडिएका हुन्छन्।
• प्राप्त जानकारीका टुक्राहरूलाई अन्तिम उत्तरसँग जोड्ने विचारको श्रृंखलाबद्ध उत्तरहरू। 

दोहोरो प्रशिक्षण उद्देश्यहरू: 

मोडेललाई कसरी सान्दर्भिक कागजातलाई सबै विचलितकर्ताहरू भन्दा माथि राख्ने र स्रोत कागजातहरूसँग सम्बन्धित चरण-दर-चरण स्पष्टीकरणहरू सोधेर तर्क कौशल बढाउने भनेर सिकाउनुहोस्। 

अनुमान चरण: 

• मोडेलहरूले RAG प्रक्रिया मार्फत शीर्ष-श्रेणीका कागजातहरू पुन: प्राप्त गर्छन्। 
• फाइन-ट्युनिङले सही तर्कलाई मार्गदर्शन गर्छ र प्राप्त गरिएको डेटालाई मुख्य प्रतिक्रियाहरूसँग मर्ज गर्छ। 

RAFT का फाइदाहरू