RAG-FiT: фреймворк для усиления RAG-возможностей LLM с помощью дообучения 117

RAG-FiT — это библиотека, которая улучшает способность больших языковых моделей (LLM) использовать внешнюю информацию путём тонкой настройки на специально созданных RAG-расширенных наборах данных. Благодаря методам аугментации данных она помогает моделям лучше извлекать информацию из внешних источников, что позволяет генерировать более точный и контекстно релевантный контент.

Цель RAG-FiT — решить ряд ключевых проблем традиционных систем LLM+RAG, таких как извлечение большого количества нерелевантных документов, избыточная длина входных данных, снижающая эффективность, а также нерациональное использование вычислительных ресурсов.

Ключевые особенности

• Аугментация данных и тонкая настройка: RAG-FiT предоставляет набор процессов для создания специализированных наборов данных, предназначенных для оптимизации использования моделью извлечённой информации. Благодаря параметрически эффективной тонкой настройке (PEFT) модель может научиться лучше использовать внешнюю информацию без значительного увеличения её размера.

• Оптимизация процесса извлечения: Включает ретривер на основе сходства, который способен эффективно отбирать релевантные запросу документы из крупных корпусов, снижая уровень шумовой информации.

• Двойная оценка документов: Вводится классификатор, который не только определяет, содержит ли документ ответ (проверка фактической информации), но и оценивает, полезен ли документ для генерации ответа (предпочтения модели), что повышает релевантность и качество извлекаемой информации.

• Распознавание собственных знаний: Путём анализа необходимости дополнительной поисковой информации для запроса сокращается количество избыточных операций извлечения, что способствует повышению эффективности и уменьшению числа входных токенов.

• Сокращение токенов на уровне поддокументов: Дальнейшая оптимизация извлечённой информации за счёт выборочного объединения и сжатия фрагментов документов обеспечивает более точную и релевантную информацию, поступающую на вход LLM.

Назначение RAG-FiT:

• Персонализированные рекомендации: Анализируя исторические данные и предпочтения пользователей, RAG-FiT способен предоставлять персонализированные рекомендации контента, улучшая пользовательский опыт.

• Мультимодальное обучение: RAG-FiT может объединять текстовые, графические и другие типы данных, расширяя возможности модели при решении сложных задач.

• Обновление информации в реальном времени: В динамичных средах RAG-FiT способен в реальном времени извлекать и интегрировать самую актуальную информацию, обеспечивая свежесть и релевантность генерируемого контента.

• Межотраслевое применение: Благодаря своей гибкости RAG-FiT может применяться в различных областях, таких как медицина, финансы, образование и других, помогая специалистам получать необходимую информацию и поддержку.

Применение RAG-FiT:

• Ответы на вопросы на основе знаний: Объединяя внешние базы знаний, RAG-FiT способен предоставлять более точную информацию при ответах на вопросы пользователей, особенно в профессиональных областях.

• Генерация текста: При генерации текста RAG-FiT может извлекать релевантную информацию из внешних источников данных, повышая точность и релевантность генерируемого контента.

• Аугментация данных: RAG-FiT можно использовать для создания расширенных наборов данных путём дополнения существующих данных, что повышает эффективность обучения моделей.

• Экспериментальные исследования: RAG-FiT также может применяться в академических исследованиях, помогая исследователям изучать и проверять эффективность различных архитектур и методов RAG

GitHub:https://github.com/IntelLabs/RAG-FiT