RAG или fine-tuning: как выбрать правильный метод для настройки LLM

Применение в разработка на основе LLM

LLM — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который использует методы машинного обучения (ML) для понимания и создания человеческого языка. Эти ML-модели могут генерировать, обобщать, переводить, переписывать, классифицировать, категоризировать и анализировать текст и многое другое. Наиболее популярным применением этих моделей на уровне компании является создание вопросно-ответной системы, например чат-бота.

Базовые LLM-модели обучаются на основе общих знаний для поддержки широкого спектра вариантов использования. Однако они часто не обладают знаниями, специфичными для конкретной области, которые являются уникальными для компании. RAG (Retrieval Augmented Generation) и fine-tuning (тонкая настройка) — это два способа настройки и информирования LLM о необходимых данных, чтобы он выдавал нужные выходные результаты.

В качестве примера возьмем чат-бота для взаимодействия с клиентами. В этом сценарии чат-бот является представителем компании, поэтому необходимо, чтобы он действовал как высокопроизводительный сотрудник. Для этого нужно, чтобы чат-бот понимал нюансы компании, например, продаваемые продукты и политику, которой придерживаются сотрудники. Точно так же, как при обучении живого сотрудника, когда ему даются документы для изучения и сценарии, которым он должен следовать, при создании чат-бота используются RAG и тонкая настройка, чтобы дать модели фундамент знаний, который она будет использовать в своей работе.

Что такое RAG и как он работает

RAG дополняет данные в LLM, извлекая нужную информацию из источников, таких как репозитории данных, коллекции текстов и уже существующей документации. После извлечения данных архитектура RAG обрабатывает их в контексте LLM и генерирует ответ на основе смешанных источников.

RAG наиболее полезен для дополнения модели информацией, которая регулярно обновляется. Предоставляя LLM линию связи с выбранными внешними источниками, вывод будет более точным. Поскольку RAG можно настроить со ссылкой на свой источник, легко проследить, как формулируется вывод, что создает большую прозрачность и укрепляет доверие.

Вот как работает поток RAG:

• Обработка запроса: процесс начинается, когда пользователь отправляет запрос в систему. Этот запрос является отправной точкой для механизма поиска цепочки RAG. 
• Извлечение данных: на основе запроса система RAG ищет в базе данных соответствующие данные. Этот шаг включает в себя сложные алгоритмы для сопоставления запроса с наиболее подходящей и контекстно-релевантной информацией из базы данных. 
• Интеграция с LLM: после извлечения соответствующих данных они объединяются с первоначальным запросом пользователя и передаются в LLM. 
• Генерация ответа: используя возможности LLM и контекст, предоставленный полученными данными, система генерирует ответ, который не только точный, но и соответствует конкретному контексту запроса.

Возвращаясь примеру с чат-ботом: если создавать чат-бота для общения с клиентами, который отвечает на вопросы по типу: «Какова ваша политика возврата?», то можно использовать архитектуру RAG. С помощью этого метода можно подключить LLM к документу, в котором подробно описана политика возврата компании, и поручить чат-боту извлечь из него информацию. Также можно поручить чат-боту ссылаться на источник и предоставлять ссылку для дальнейшего чтения. А если документ о политике возврата меняется, модель RAG способна извлечь самую последнюю информацию и предоставить ее пользователю.

Варианты использования RAG

RAG может получать и организовывать информацию таким образом, чтобы людям было проще взаимодействовать с данными. С архитектурой RAG модели могут извлекать информацию и предоставлять LLM контекст как из локальных, так и из облачных источников данных. Это означает, что внешние данные, внутренние документы и даже каналы социальных сетей могут использоваться для ответа на вопросы, предоставления контекста и информирования о принятии решений.

Например, можно создать архитектуру RAG, которая при запросе выдает конкретные ответы относительно политик, процедур и документации компании. Это экономит время, которое в противном случае было бы потрачено на поиск и интерпретацию документа вручную.

Универсальность RAG позволяет адаптировать его к широкому спектру решений, включая:

1. Бизнес-аналитику. Компании могут использовать RAG, чтобы помочь LLM-моделям извлекать соответствующие рыночные данные для автоматизированного создания аналитических отчетов. Эти данные могут включать маркетинговые исследования, анализ конкурентов, объем продаж и отзывы клиентов.

2. Рекомендации по контенту. RAG может улучшить системы рекомендаций по контенту, часто в тандеме с векторными базами данных. Он позволяет ИИ-модели извлекать и анализировать отзывы пользователей, рейтинги и описания контента, что позволяет системе генерировать персонализированные рекомендации, соответствующие запросам пользователя.

3. Медицинскую диагностику. В здравоохранении RAG может применяться для поддержки врачей и других сотрудников здравоохранения, помогая в диагностике и планировании лечения. Он делает это, помогая ИИ-моделям извлекать медицинские исследования случаев или результаты клинических испытаний, которые имеют отношение к симптомам или состоянию пациента.

4. Техническую поддержку. RAG может использоваться для сокращения времени разрешения и повышения удовлетворенности пользователей технической поддержкой. Система может извлекать соответствующие руководства и документацию по устранению неполадок или даже сканировать темы форума и предоставлять их LLM для помощи в решении конкретной проблемы пользователя. Кроме того, RAG может ссылаться на базу данных, содержащую записи недавних взаимодействий клиента для более персонализированного обслуживания.

Что такое fine-tuning?

Fine-tuning — это процесс дальнейшего обучения предварительно обученной модели с меньшим, более целевым набором данных, чтобы она могла более эффективно выполнять задачи, специфичные для компании. Эти дополнительные данные для обучения встроены в архитектуру модели.

LoRA и QLoRA — это методы эффективной тонкой настройки параметров (PEFT), которые могут помочь пользователям оптимизировать затраты и вычислительные ресурсы. 

Снова вернемся к нашему примеру с чат-ботом. Допустим, нужно, чтобы он взаимодействовал с пациентами в медицинском контексте. Важно, чтобы модель понимала медицинскую терминологию, связанную с работой. Используя методы тонкой настройки, можно гарантировать, что когда пациент спрашивает чат-бота об «услугах физиотерапии», он будет понимать это как «услуги физиотерапии» и направлять его к нужным ресурсам.

Варианты использования fine-tuning 

Fine-tuning наиболее полезен для обучения модели интерпретации информации, к которой она имеет доступ. Например, можно обучить модель понимать нюансы и терминологию конкретной отрасли, такие как аббревиатуры и организационные ценности. Тонкая настройка также полезна для задач классификации изображений. Например, если компания работает с магнитно-резонансной томографией (МРТ), с помощью тонкой настройки можно обучить модель выявлению отклонений.

Тонкая настройка также поможет компании задать правильный тон при общении с другими пользователями, особенно в контексте поддержки клиентов. Это позволяет научить чат-бота анализировать настроения или эмоции человека, с которым он взаимодействует. Кроме того, возможно обучить модель реагировать таким образом, чтобы это отвечало интересам пользователя и в то же время соответствовало ценностям компании.

Вот несколько распространенных случаев использования, где это может быть особенно эффективно:

1. Автоматизация поддержки клиентов. Тонкая настройка LLM с использованием большой, тщательно подобранной коллекции данных и документов о продуктах, услугах и операциях вашей компании может помочь LLM стать более полезной автоматизированной системой поддержки клиентов. Тонко настроенный LLM будет лучше понимать словарный запас и нюансы во взаимодействии с клиентами и сможет реагировать соответствующим образом.

2. Образовательный контент. LLM могут быть доработаны на учебных материалах в определенной области, например, истории или грамматике. Затем LLM может помочь создать новый учебный контент, резюмировать учебники, генерировать вопросы для тестов и даже проводить занятия по различным предметным областям.

3. Обработка медицинской информации. LLM можно доработать с медицинской литературой, анонимными записями пациентов и другими медицинскими текстами и изображениями, что сделает их более полезными для предложения методов лечения и диагностики.

Как выбрать между RAG и тонкой настройкой

Понимание различий между RAG и fine-tuning поможет принять стратегические решения о том, какой ресурс ИИ следует развернуть в соответствии с потребностями компании.

Навыки команды

Настройка модели с помощью RAG требует навыков кодирования и архитектуры. По сравнению с традиционными методами тонкой настройки RAG обеспечивает более доступный и простой способ получения отзывов, устранения неполадок и исправления приложений. 

Тонкая настройка модели требует опыта обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, конфигурации модели, повторной обработки данных и оценки. В целом, это может быть более технологически сложным и трудоемким.

Тип данных

Тонкая настройка обучает модель изучению общих закономерностей, которые не меняются со временем. Поскольку она основана на статических снимках обучающих наборов данных, информация модели может устареть и потребовать повторного обучения.

RAG же наоборот предписывает LLM извлекать конкретную информацию в режиме реального времени из выбранных источников. Это означает, что модель извлекает самые актуальные данные для информирования приложения, способствуя точному и релевантному выводу.

Размер бюджета

Традиционно тонкая настройка — это метод глубокого обучения, требующий большого объема данных и вычислительных ресурсов. Исторически сложилось так, что для информирования модели о тонкой настройке необходимо маркировать данные и проводить обучение на дорогостоящем высокопроизводительном оборудовании. Кроме того, производительность тонко настроенной модели зависит от качества данных, а получение высококачественных данных может быть дорогим.

RAG, как правило, более экономически эффективен, чем fine-tuning. Чтобы настроить RAG, нужно создать конвейерные системы для подключения данных к LLM. Это прямое подключение сокращает затраты на ресурсы, используя существующие данные для информирования LLM, вместо того, чтобы тратить время, энергию и ресурсы на создание новых данных.

Совместное использование

В некоторых случаях сочетание RAG и тонкой настройки может дать наилучшие результаты. Тонкая настройка настраивает модель для достижения превосходных результатов в определенных задачах, в то время как RAG обеспечивает доступ к данным в реальном времени или внешней информации во время взаимодействия.

Такое сочетание, называемое RAFT, повышает способность модели предоставлять точные, контекстно-зависимые ответы, используя как специализированные знания, так и актуальные данные.

{{llm-razrabotka}}

Использование RAG и fine-tuning в Napoleon IT

Применение технологий RAG и fine-tuning в проектах Napoleon IT позволяет гибко и безопасно развертывать решения на базе LLM в корпоративной среде. Специалисты компании делают акцент на локальных внедрениях, чтобы обеспечить безопасность и конфиденциальность данных клиентов, одновременно предлагая высокую точность и производительность.

RAG помогает дополнять LLM актуальными знаниями из внутренних источников компаний: базы знаний, корпоративные документы, CRM-системы и прочие контент-хранилища. С помощью архитектуры RAG модель мгновенно обращается к нужному массиву данных для получения контекстной информации, не требуя долгой и затратной процедуры дополнительного обучения. Например, при создании чат-бота для службы поддержки модель быстро «подтягивает» из корпоративной базы все сведения о продукте, новых тарифах и политике взаимодействия с клиентами. Таким образом, контент всегда остается актуальным, а изменения в базе (например, в регламентах или описании продукта) автоматически учитываются в ответах чат-бота.

Fine-tuning позволяет глубже интегрировать в модель специфические знания отрасли или компании. В Napoleon IT используют методы эффективной тонкой настройки (PEFT), например LoRA и QLoRA, чтобы снизить требования к вычислительным ресурсам и быстрее адаптировать LLM к уникальным задачам клиентов. Такой подход особенно полезен, если нужно «обучить» модель специализированной терминологии, нетривиальной бизнес-логике или проработанной стилистике общения. Например, если требуется, чтобы чат-бот не просто отвечал на вопросы, но и соблюдал корпоративные ценности в тоне общения, излагал сложные технические детали максимально доступно или придерживался юридических формулировок, свойственных конкретной сфере.

Благодаря сочетанию RAG и fine-tuning в локальных решениях Napoleon IT клиенты получают оптимальный баланс между безопасностью данных, релевантностью ответов и гибкостью для внесения изменений. Модель может быстро дополняться любыми новыми внутренними ресурсами и при этом глубоко прорабатывать заданную тематику, оставаясь надежным инструментом для автоматизации процессов, аналитики и взаимодействия с конечными пользователями. Если вам нужны локальные LLM-решения, обращайтесь за разработкой в Napoleon IT.