Embedding Fine-Tuning: Prinzipien, Prozesse und praktische Anwendungen im juristischen Bereich

In diesem Beitrag werden die grundlegenden Konzepte, der Gesamtprozess und die Schlüsseltechnologien der Feinabstimmung von Einbettungsmodellen aus verschiedenen Blickwinkeln erläutert und ihre praktische Rolle im Rechtsbereich untersucht. Die Leser werden verstehen, wie man vortrainierte Embedding-Modelle mit Hilfe professioneller Daten aus dem juristischen Bereich feinabstimmen kann, um die Genauigkeit und Nützlichkeit der Suche nach juristischen Dokumenten, gesetzlichen Fragen und Antworten sowie verwandter intelligenter Anwendungssysteme zu verbessern.

1. einleitung

Mit der rasanten Entwicklung von Deep Learning und Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind Einbettungsmodelle zu einer Kernkomponente verschiedener intelligenter Anwendungen geworden. Das Ziel der Einbettung ist die Umwandlung diskreter Textdaten in kontinuierliche, niedrigdimensionale Vektordarstellungen, die es den Modellen ermöglichen, semantische Informationen und kontextbezogene Assoziationen im Text zu erfassen. Vorgefertigte Modelle funktionieren zwar gut in großen Allzweckkorpora, aber im spezialisierten Bereich des Rechts ist es für Allzweckmodelle oft schwierig, die Nuancen juristischer Texte vollständig zu verstehen, da diese eine große Anzahl von Jargons und festen Ausdrücken enthalten. Aus diesem Grund können wir durch eine Feinabstimmung des Bereichs das vortrainierte Modell besser an die spezialisierten juristischen Szenarien anpassen und so die Wirksamkeit des semantischen Retrieval- und Q&A-Systems verbessern.

2) Theoretischer Hintergrund

2.1 Grundprinzipien der Einbettung

• Vektor-Darstellung
  Das Einbettungsmodell wandelt hochdimensionale und spärliche Texte in niedrigdimensionale und dichte Vektoren um, so dass ähnliche Texte (z. B. Wörter oder Sätze mit ähnlichen Bedeutungen) in einem kontinuierlichen Raum nahe beieinander abgebildet werden können, was die Berechnung der Ähnlichkeit erleichtert.
• semantische Erfassung
  Durch die Analyse wiederkehrender Beziehungen in einer großen Textmenge können Einbettungsmodelle semantische Assoziationen zwischen Wörtern oder Sätzen lernen. Diese Fähigkeit ermöglicht es dem Modell, semantisch ähnliche Inhalte bei der Durchführung von Aufgaben wie Information Retrieval und Frage- und Antwortsystemen effizient und genau abzugleichen.

2.2 Die Notwendigkeit der Feinabstimmung

• Anpassung der Bereiche
  Rechtstexte enthalten eine große Anzahl von Eigennamen und festen Ausdrücken, und Allzweckmodelle können bei der Bearbeitung dieser Texte unter Verständnisverzerrungen leiden. Die Feinabstimmung ermöglicht es dem Modell, die proprietäre Semantik und Logik von Rechtstexten zu erlernen, indem es spezialisierte Daten in den Rechtsbereich einführt und so das Verständnis von Fachbegriffen verbessert.
• Fähigkeit zur Verarbeitung von Langtext
  Viele Rechtsinstrumente, Urteile und Vorschriften haben lange Texte. Die Verwendung von Modellen, die lange Texteingaben unterstützen (z. B. kann das BGE-M3-Modell bis zu 8.192 Token verarbeiten), und die Feinabstimmung mit Domaindaten stellen sicher, dass wichtige Informationen nicht aufgrund von Kürzungen verloren gehen, wodurch die Abfrage- und Frageergebnisse insgesamt verbessert werden.

3. die Datenkonstruktion und -vorverarbeitung

3.1 Datenquellen

Im juristischen Bereich können die Datensätze zum Beispiel aus verschiedenen Quellen stammen:

• Eine Quelle für öffentliche Texte wie Gesetze und Verordnungen, Urteile und juristische Auslegungen;
• Von Rechtsexperten verfasste Fragen, Antworten oder Kommentare;
• Automatisch generierte Frage-Antwort-Paare im juristischen Bereich anhand eines großen Modells.

3.2 Gestaltung des Datenformats

Beim Aufbau eines fein abgestimmten Datensatzes müssen Sie in der Regel die folgenden drei Komponenten berücksichtigen:

• Abfragen:: Fragen aus dem Bereich des Rechts, wie z. B. "Wie hoch ist die Haftung für Vertragsverletzungen nach den neuesten Gesetzen?"
• Korpus: Enthält ausführliche Texte von Gesetzestexten, Rechtsprechung, Auslegungsartikeln usw.
• Relevant_docs (Assoziationszuordnung)Markierung des korrekten Textes zu jeder Anfrage stellt sicher, dass das Modell während des Trainings genaue semantische Übereinstimmungsbeziehungen lernt.

3.3 Vorverarbeitung der Daten

• Text Chunking
  Angemessenes Chunking von langen Texten (z. B. juristische Dokumente), um sicherzustellen, dass jeder Chunk vollständig ist und die maximale Eingabelänge des Modells nicht überschreitet.
• Standardisierung der Formate
  Der Text wird bereinigt und entrauscht, um die rechtsspezifische Terminologie und die Kontextinformationen zu erhalten und die Datenkonsistenz zu gewährleisten.
• Automatisch generierte Fragen und Antworten
  Erzeugt automatisch Frage-Antwort-Paare im juristischen Bereich unter Verwendung eines umfangreichen Modells und einer vordefinierten Aufforderungsvorlage, um qualitativ hochwertige Trainingsbeispiele zu erstellen.

4. die Gestaltung des Ausbildungsprozesses und der Parameter

Bei der Feinabstimmung verwenden wir das BGE-M3-Modell als Basis und trainieren es adaptiv mit Daten aus dem Rechtsbereich. Der gesamte Prozess umfasst wichtige Schritte wie die Konfiguration der Umgebung, das Laden des Modells, den Aufruf des Feinabstimmungsmoduls und das verteilte Training.

4.1 Ausbildungsprozess

1. Konfiguration der Umgebung und Laden von Daten
   ausnutzen Fackellauf Starten Sie die verteilte Trainingsumgebung und laden Sie das vortrainierte Modell mit dem vorverarbeiteten Datensatz des Rechtsbereichs.
2. Modul für die Modellfeinabstimmung
   Die Modellparameter werden durch den Aufruf von Feinabstimmungsmodulen wie dem FlagEmbedding-Modul aktualisiert. Das Modul beinhaltet Techniken wie Wissensdestillation, Konstruktion von Negativbeispielen und Vektornormalisierung, um sicherzustellen, dass das Modell bereits trainiertes Wissen beibehält, während es sich an die domänenspezifische Semantik anpasst.
3. Gradientenakkumulation und Mischgenauigkeit
   Stellen Sie die geeignete Chargengröße und den Gradientenakkumulationsschritt ein (z. B. gradient_accumulation_steps) und verwendet fp16-Training mit gemischter Genauigkeit und Gradienten-Checkpointing-Techniken, um sowohl die Trainingseffizienz zu gewährleisten als auch Grafikspeicher zu sparen.
4. Verteilte Trainingskonfiguration
   Konfigurieren Sie verteiltes Training mit Tools wie Deepspeed, um sicherzustellen, dass große Modelle in Umgebungen mit einer oder mehreren Karten effizient laufen.

4.2 Wichtige Ausbildungsparameter

• Länge der Eingabe
  • Die maximale Länge der Abfrage ist auf 512 Token festgelegt.
  • Die maximale Länge der Passage ist auf 2048 Token festgelegt, um die Fähigkeit des BGE-M3-Modells, lange Texte zu verarbeiten, voll auszunutzen.
• Lernraten und Ausbildungszyklen
  Wenn die Lernrate auf 1e-5 gesetzt wird, werden 5 Epochen trainiert, um eine reibungslose Konvergenz des Modells zu gewährleisten.
• Wissensdestillation und Verlustfunktionen
  Ermöglichung der Wissensdestillation (Parameter) knowledge_distillation Wahr) und optimieren das Modell mit einer Verlustfunktion (z. B. m3_kd_loss), die für das Einbettungsmodell gilt.
• Gradientenakkumulation und Mischgenauigkeit
  Durch die Einstellung der gradient_accumulation_stepsAktivieren Sie --fp16 im Gesang antworten --gradient_checkpointing usw., um ein Gleichgewicht zwischen Trainingsstabilität und Videospeicherverbrauch zu erreichen.
• Andere Optimierungsstrategien
  Wenn der normalisierte Einbettungsvektor (normalize_embeddings Wahr) und die geräteübergreifende Konstruktion von Negativproben (negativ_geraeteuebergreifend), um die Wirksamkeit der Ausbildung weiter zu erhöhen.

5. die Bewertungsindikatoren und die Wirkungsanalyse

5.1 Bewertung der Indikatoren

Um die Fähigkeit des Modells, Fragen im juristischen Bereich abzurufen und zu beantworten, umfassend zu bewerten, verwenden wir in der Regel die folgenden Metriken:

• Rückruf@K
  Misst den Prozentsatz der richtigen Treffer in den Top-K-Suchergebnissen. Recall@1, Recall@3 und Recall@6 sind besonders wichtig für juristische Quizsysteme.
• MRR (mittlerer umgekehrter Rang)
  Spiegelt die Sortierposition der richtigen Antwort in den Suchergebnissen wider; je höher der Wert, desto weiter fortgeschritten ist die richtige Antwort.
• NDCG (normalisierter diskontierter kumulierter Gewinn)
  Die Berücksichtigung von Relevanz und Rangfolge der Antworten ermöglicht eine umfassende Bewertung der Abrufleistung des Modells.

5.2 Analyse der Effektivität

Nehmen Sie die Daten aus dem Rechtsbereich als Beispiel und gehen Sie von den folgenden Metriken für das Modell vor und nach der Feinabstimmung aus:

• BasismodellRecall@1: 0,4499, MRR@1: 0,8998, NDCG@1: 0,8998
• Feinabstimmung des ModellsRecall@1: 0,4895, MRR@1: 0,9790, NDCG@1: 0,9790

Es ist zu erkennen, dass das fein abgestimmte Modell die MRR-Metrik von Top-1 um fast 8% verbessert, was darauf hindeutet, dass es in kritischen juristischen Abfrageszenarien genauere Ergebnisse liefern kann und somit die Leistung des gesamten juristischen Q&A- oder Retrievalsystems effektiv verbessert.

6. praktische Anwendungen im juristischen Bereich

6.1 Bereichsspezifische Optimierung

Im juristischen Bereich sind die Texte nicht nur sehr terminologisch, sondern haben auch einen strengen und festen Darstellungsstil. Das fein abgestimmte Einbettungsmodell ist dazu in der Lage:

• Genaues Verständnis der beruflichen SemantikFachbegriffe in Rechtsinstrumenten, Rechtsprechung und Gesetzestexten besser zu verstehen;
• Verbesserte AbgleichsgenauigkeitEffizienter und präziser semantischer Abgleich zwischen Benutzeranfragen und Rechtstexten;
• Reduzierung von SuchfehlernReduzierung der Rate von Fehlalarmen aufgrund von abgeschnittenem Text oder unzureichendem Kontext.

6.2 Verbesserung der Systemleistung

Nach einer Feinabstimmung waren das System für juristische Fragen und Antworten und das System für die Dokumentensuche in der Lage, diese zu beantworten:

• Schnelle und genaue Zuordnung von Benutzeranfragen zu relevanten Rechtsbegriffen oder Fällen;
• Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit durch schnellere Abfrage und Relevanz der Antworten;
• Anwälten, Richtern und Rechtswissenschaftlern qualitativ hochwertige Informationen zur Entscheidungsfindung und Recherche zur Verfügung zu stellen.

6.3 Praktische Anwendungsszenarien

Das fein abgestimmte Einbettungsmodell kann in den folgenden Szenarien umfassend genutzt werden:

• Legal Intelligence Frage- und AntwortsystemAuf der Grundlage der vom Benutzer gestellten Fragen werden automatisch einschlägige Rechtstexte und Rechtsprechung durchsucht und entsprechende Antworten bereitgestellt;
• DateiabrufsystemEffizientes Abrufen relevanter Informationen aus einer großen Bibliothek von Rechtsdokumenten und Unterstützung der Fallanalyse durch Fachleute;
• Auslegung von Gesetzen und Vorschriften und Unterstützung bei der EntscheidungsfindungParsing: Automatisches Parsing des Inhalts von Gesetzen zur semantischen Unterstützung von Rechtsberatungs- und Entscheidungsprozessen.

7. zusammenfassung

Die Feinabstimmung von Einbettungsmodellen ist eine Methode zur Umschulung von zuvor trainierten Einbettungsmodellen unter Verwendung von Daten aus dem Fachgebiet. In diesem Beitrag wird erläutert, wie die Feinabstimmung von Embedding-Modellen im juristischen Bereich unter verschiedenen Gesichtspunkten durchgeführt werden kann, z. B. theoretischer Hintergrund, Datenkonstruktion, Trainingsprozess, Entwurf von Schlüsselparametern, Bewertungsindizes und praktische Anwendungen. Nach der Feinabstimmung kann das Modell nicht nur die Semantik der juristischen Fachwelt besser erfassen, sondern auch die Gesamtleistung des Systems für juristische Fragen und Antworten und des Systems zur Dokumentensuche erheblich verbessern und eine genauere und effizientere Lösung für juristische Informationsdienste bieten.

Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen klare und kohärente Ideen für die Lehre der Feinabstimmung in Embedding geliefert hat und dass er Ihnen helfen wird, effizientere und genauere intelligente Anwendungen im juristischen und anderen professionellen Bereichen zu entwickeln.

Referenzen:

• RAG-Leitfaden für effiziente Anwendungen: Auswahl und Feinabstimmung von Einbettungsmodellen.
• Satzumwandler Verwandte Dokumente und praktische Beispiele
• Hugging Face und LlamaIndex Offizielle Dokumentation