Man mano che i grandi modelli linguistici si espandono in settori specializzati, diventa essenziale adattarli in modo efficiente. È qui che entra in gioco RAFT (Retrieval Augmented Fine Tuning), un nuovo approccio che unisce due tecniche, la generazione aumentata di recupero (RAG) e la messa a punto, per affrontare specificamente le domande del dominio.
I modelli linguistici preaddestrati hanno limiti quando si tratta di settori specializzati come medicina o legge, perché potrebbero non comprendere pienamente la complessità di quei campi. Per superare questa sfida, tradizionalmente si sono usate due tecniche principali: RAG e messa a punto.
RAG permette ai modelli linguistici di accedere a fonti esterne durante l’elaborazione, migliorando così la precisione. Questo avviene in tre fasi: recupero, generazione e affinamento.
La messa a punto, invece, adatta il modello a un settore specifico tramite un addestramento aggiuntivo su dati mirati.
RAFT è un metodo innovativo che migliora le prestazioni dei modelli linguistici su compiti specifici del dominio, come gli esami a libro aperto. Si differenzia dalla messa a punto standard incorporando sia documenti rilevanti che non rilevanti durante l’addestramento, per insegnare al modello a discernere le informazioni cruciali.
RAFT incoraggia anche il ragionamento logico, preparando il modello a fornire risposte basate su catene di pensiero. Questo non solo migliora le prestazioni del modello, ma lo rende anche più robusto nei confronti di risultati imperfetti durante il recupero delle informazioni.
Il metodo RAFT ha diverse applicazioni pratiche, come costruire sistemi di risposta alle domande accurati e specifici per un determinato settore, migliorare la gestione della conoscenza aziendale e supportare la ricerca scientifica e medica.
Il futuro di RAFT potrebbe vedere sviluppi in modelli di recupero più efficaci, l’integrazione di informazioni multimodali e l’estensione ad altri compiti del linguaggio naturale oltre alla risposta alle domande.
In sintesi, RAFT è un passo avanti nel migliorare le capacità dei modelli linguistici in settori specializzati, rendendoli più precisi, adattabili e sensibili al contesto.