Fine-Tuning und Evaluation von RAG Modellen
Einleitung
In diesem Artikel geht es um das Fine-Tuning und die Bewertung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) Modellen. Zunächst wird ein kurzer Rückblick auf die Grundlagen von RAG gegeben. Anschließend wird das angestrebte System beschrieben und erläutert, wie das RAG-Modell auf spezifische Bedürfnisse ausgerichtet werden kann. Darüber hinaus werden Methoden und Metriken zur Bewertung der Modelle vorgestellt. Der Artikel schließt mit den Ergebnissen und Schlussfolgerungen dieser Evaluierung ab.
Das Fine-Tuning von RAG-Modellen ist ein entscheidender Schritt in der KI-Entwicklung, da es die Optimierung und Anpassung der Modelle für spezifische Anwendungsbereiche ermöglicht. Durch den Einsatz fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens und Natural Language Processing (NLP) können die Modelle verbessert und ihre Modellkomplexität effizienter gehandhabt werden. Während des Fine-Tunings werden verschiedene Experimente durchgeführt, um die besten Trainingsdaten und Ansätze zu identifizieren, die zur Fehleranalyse und Interpretation der Ergebnisse beitragen.
Ein weiteres wichtiges Thema ist die Qualitätssicherung und die Analyse der generierten Antworten. Dazu gehören Textanalyse und Textgenerierung, die zur Bewertung der Modelle und zur Verbesserung ihrer Leistung in der Datenverarbeitung und Datenanalyse genutzt werden. Durch die sorgfältige Auswahl und Verarbeitung der Trainingsdaten kann die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle gesteigert werden. Neuronale Netzwerke spielen hierbei eine zentrale Rolle und tragen zur kontinuierlichen Verbesserung der KI-Technologie bei.
Was ist RAG?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist eine innovative Methode zur Erstellung von Frage-Antwort-Systemen. Diese Modelle kombinieren die Stärken von Retrieval- und Generationsansätzen, um präzisere und umfassendere Antworten zu generieren. Diese Ansätze ermöglichen es RAG-Modellen, sowohl schnelle als auch genaue Antworten zu liefern, indem sie das Beste aus beiden Welten nutzen: die Präzision der Extraktion und die Kreativität der Generierung. Die folgende Grafik veranschaulicht die verschiedenen Ansätze der QA-Systeme und zeigt, wie RAG die Vorteile von Extraktion und Generierung kombiniert.
RAG-Modelle nutzen interne Datenquellen wie Dokumente, PDFs, Texte und Confluence-Seiten. Diese Daten umfassen häufig die deutsche Sprache, zahlreiche Bilder sowie technisches Fachjargon. Die folgende Grafik veranschaulicht die verschiedenen Ansätze der QA-Systeme und zeigt, wie RAG die Vorteile von Extraktion und Generierung kombiniert. Diese Modelle spielen eine entscheidende Rolle im Bereich der KI-Entwicklung und Textgenerierung.
Die Grafik veranschaulicht drei verschiedene Ansätze von Frage-Antwort-Systemen: oben ein extraktives QA-System, in der Mitte ein geschlossenes generatives QA-System und unten ein offenes generatives QA-System (RAG), Fine-Tuning und Evaluation von RAG Modellen.
Ausrichtung des RAG-Modells
Die Ausrichtung des RAG-Modells auf spezifische Bedürfnisse ist ein essenzieller Schritt, um die Leistungsfähigkeit in verschiedenen Domänen zu maximieren. Ein geschlossenes generatives QA-System, das ausschließlich auf einen Generator setzt, eignet sich gut für sehr allgemeine und häufige Anwendungsfälle, da es nur internes Wissen nutzt. Im Gegensatz dazu ist das offene generative QA-Modell (RAG) besonders für komplexe Domänen geeignet, da es sowohl interne als auch externe Wissensquellen einbezieht. Die Herausforderung besteht darin, zu beurteilen, ob RAG für eine spezifische Domäne geeignet ist und ob ein domänenspezifisch optimiertes RAG-Modell erstellt werden kann. In der Theorie kann ein solches Modell nahezu alle Probleme lösen, jedoch ist die Implementierung und der Einsatz äußerst komplex und anspruchsvoll.
Für die Ausrichtung des RAG-Modells gibt es zwei Hauptansätze: parametrische und nicht-parametrische Methoden. Parametrische Ansätze beinhalten das Fine-Tuning des Generators und des Retrievers, um die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten zu verbessern. Nicht-parametrische Ansätze wie Prompt Engineering und die Entwicklung einer komplexen RAG-Pipeline zielen darauf ab, die Leistung des Modells durch gezielte Anpassungen der Eingabeaufforderungen und der Verarbeitungsprozesse zu steigern. Durch diese Ausrichtungsmaßnahmen kann das RAG-Modell besser auf die spezifischen Anforderungen und Herausforderungen der jeweiligen Domäne eingehen und somit präzisere und relevantere Antworten liefern.
Datensatzgenerierung und Auswahl des Retrievers
Für das Fine-Tuning und die Bewertung des RAG-Modells ist ein geeigneter Datensatz unerlässlich. Dieser wird mithilfe eines multimodalen Modells wie GPT-4 erstellt, wobei ein Few-Shot-Prompt verwendet wird, um den Datensatz zu generieren. Der Datensatz wird anschließend in Trainings-, Validierungs- und Testdaten aufgeteilt, wobei 70% der Daten für das Training, 15% für die Validierung und 15% für das Testen genutzt werden. Die Struktur des Datensatzes umfasst dabei die Seiten-ID, die Frage und die entsprechende Antwort.
Die Auswahl des richtigen Retrievers ist ein weiterer wichtiger Schritt. Hierfür kann der Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) herangezogen werden, um Modelle auszuwählen, die für die deutsche Sprache optimiert sind. Beispiele für solche Modelle sind das open-source Modell „Multilingual-e5-large“ und das closed-source Modell „Cohere-embed-multilingual-v3.0“. Das Fine-Tuning des Retrievers erfolgt durch Multiple Negative Ranking (MNR) loss, wobei die Distanz zwischen einer Frage und der relevanten Seite minimiert und die Distanz zu zufällig ausgewählten, nicht relevanten Seiten maximiert wird.
Bei der Ausrichtung des Generators bestehen Herausforderungen wie die enorme Größe der Modelle und die Tatsache, dass die meisten Modelle auf Englisch basieren. Lösungen umfassen die Verwendung von 4-Bit-Quantisierung und das Fine-Tuning ausschließlich eines 7B-Modells. Hierbei können deutsch-adaptierte Benchmarks und Modelle des LAION-Teams eingesetzt werden. Für das Fine-Tuning des Generators stehen zwei Optionen zur Verfügung: das vollständige Sprachmodellieren und das Prefix-Sprachmodellieren. Durch die sorgfältige Erstellung und Anpassung des Datensatzes sowie die Auswahl und das Fine-Tuning des Retrievers und Generators wird das RAG-Modell optimal auf die spezifischen Anforderungen abgestimmt und kann präzisere und relevantere Antworten liefern.
Methoden und Metriken für das Fine-Tuning und Evaluation von RAG Modellen
Die Bewertung der RAG-Modelle erfolgt anhand verschiedener Metriken für den Retriever und den Generator sowie End-to-End-Metriken. Zu den wichtigsten Metriken für den Retriever gehören die DocHitRate@k und die HitRate@k, welche die Genauigkeit der abgerufenen Dokumente messen. Der Generator wird anhand von Metriken wie der Faithfulness, die die Übereinstimmung der generierten Antwort mit den Fakten prüft, und der durchschnittlichen Wortanzahl bewertet. End-to-End-Metriken umfassen die Korrektheit der Antworten und den Rouge-N-Score, der die Überlappung der N-Gramme zwischen der generierten Antwort und der tatsächlichen Antwort misst.
Die Ergebnisse zeigen, dass das Fine-Tuning des Retrievers die Leistung signifikant steigert und weniger Dokumente abgerufen werden müssen, was die Kosten senkt. Das Fine-Tuning des Generators führt nicht immer zu besseren Ergebnissen, kann aber zu präziseren und kürzeren Antworten beitragen. Die Feinabstimmung des Präfix-Sprachmodells übertrifft dabei in der Regel die vollständige Sprachmodellierung in domänenspezifischen RAG-Pipelines.
Fazit
Ein domänenspezifisch optimiertes RAG-Modell übertrifft herkömmliche RAG-Modelle, erfordert jedoch erhebliche Implementierungsaufwände. Das Fine-Tuning des Retrievers erweist sich als besonders vorteilhaft, während das Fine-Tuning des Generators situationsabhängig ist und vor allem bei großen Eingabeaufforderungen sinnvoll sein kann. Die Evaluierungssysteme sind essenziell für die Leistungsbeurteilung und stellen momentan eher eine Kunst als eine Wissenschaft dar. Insgesamt zeigt sich, dass die Anpassung und sorgfältige Bewertung von RAG-Modellen entscheidend für ihre Effektivität in spezifischen Anwendungsbereichen ist.
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