Embedding Fine-Tuning : principes, processus et applications pratiques dans le domaine juridique

L'objectif de cet article est d'expliquer en détail les concepts de base, le processus global et les technologies clés de l'optimisation de l'intégration sous plusieurs angles, et d'explorer son rôle pratique dans le domaine juridique. Grâce à cet article, les lecteurs comprendront comment affiner les modèles d'intégration pré-entraînés en utilisant des données professionnelles dans le domaine juridique, afin d'améliorer la précision et l'utilité de la recherche de documents juridiques, des questions-réponses légales et des systèmes d'application intelligents connexes.

1. introduction

Avec le développement rapide des technologies d'apprentissage profond et de traitement du langage naturel, les modèles d'intégration sont devenus un composant essentiel de diverses applications intelligentes. L'objectif de l'intégration est de convertir les données textuelles discrètes en représentations vectorielles continues à faible dimension, ce qui permet aux modèles de capturer les informations sémantiques et les associations contextuelles dans le texte. Bien que les modèles pré-entraînés donnent de bons résultats sur des corpus généraux à grande échelle, dans le domaine spécialisé du droit, il est souvent difficile pour les modèles généraux de comprendre pleinement les nuances des textes juridiques en raison de la présence d'un grand nombre de jargons et d'expressions figées. C'est pourquoi, en affinant le domaine, nous pouvons faire en sorte que le modèle pré-entraîné soit mieux adapté aux scénarios juridiques spécialisés, améliorant ainsi l'efficacité du système de recherche sémantique et de questions-réponses.

2) Contexte théorique

2.1 Principes de base de l'intégration

• représentation vectorielle
  Le modèle d'incorporation convertit un texte clair et de haute dimension en vecteurs denses et de basse dimension, de sorte que des textes similaires (par exemple, des mots ou des phrases ayant une signification similaire) peuvent être rapprochés les uns des autres dans un espace continu, ce qui facilite le calcul de la similarité.
• saisie sémantique
  En analysant les relations cooccurrentes dans un grand nombre de textes, les modèles d'intégration peuvent apprendre les associations sémantiques entre les mots ou les phrases. Cette capacité permet au modèle de faire correspondre efficacement et précisément des contenus sémantiquement similaires lors de l'exécution de tâches telles que la recherche d'informations et les systèmes de questions-réponses.

2.2 Nécessité d'une mise au point

• Adaptation du domaine
  Les textes juridiques comportent un grand nombre de noms propres et d'expressions fixes, et les modèles généraux peuvent souffrir d'un biais de compréhension lorsqu'ils traitent ces textes. Le réglage fin permet au modèle d'apprendre la sémantique et la logique propres au domaine juridique en introduisant des données spécialisées dans le domaine juridique, ce qui améliore la compréhension des termes spécialisés.
• Capacité de traitement de textes longs
  De nombreux instruments juridiques, jugements et documents réglementaires comportent des textes longs. L'utilisation de modèles prenant en charge des textes longs (par exemple, le modèle BGE-M3 peut traiter jusqu'à 8 192 tokens) et leur ajustement avec les données du domaine garantissent que les informations clés ne sont pas perdues en raison de la troncature, améliorant ainsi les résultats globaux de la recherche et des questions-réponses.

3. construction et prétraitement des données

3.1 Sources de données

Dans le domaine juridique, les ensembles de données peuvent provenir de diverses sources, par exemple :

• Une ressource pour les textes publics tels que les lois et les règlements, les jugements et les interprétations judiciaires ;
• Questions, réponses ou commentaires rédigés par des experts juridiques ;
• Paires de questions et de réponses générées automatiquement dans le domaine juridique à l'aide d'un grand modèle.

3.2 Conception du format des données

Lors de la constitution d'un ensemble de données affinées, il est généralement nécessaire d'inclure les trois éléments suivants :

• RequêtesQuestions d'ordre juridique, telles que : "Quelles sont les responsabilités en cas de rupture de contrat en vertu des lois les plus récentes ?
• CorpusLe site contient des textes détaillés de textes juridiques, de la jurisprudence, des articles interprétatifs, etc.
• Relevant_docs (association mapping)Le marquage du texte correct correspondant à chaque requête permet au modèle d'apprendre des relations de correspondance sémantique précises pendant l'apprentissage.

3.3 Prétraitement des données

• découpage du texte
  Un découpage raisonnable des textes longs (par exemple, les documents juridiques) afin de garantir que chaque morceau est complet et ne dépasse pas la longueur d'entrée maximale du modèle.
• Normalisation des formats
  Le texte est nettoyé et débruité pour préserver la terminologie juridique spécifique et les informations contextuelles afin de garantir la cohérence des données.
• Questions et réponses générées automatiquement
  Génère automatiquement des paires de questions-réponses dans le domaine juridique à l'aide d'un grand modèle et d'un modèle prédéfini de questions-réponses pour créer des échantillons de formation de haute qualité.

4. le processus de formation et la conception des paramètres

Dans le processus de mise au point, nous utilisons le modèle BGE-M3 comme référence et l'entraînons de manière adaptative avec des données du domaine juridique. L'ensemble du processus comprend des étapes clés telles que la configuration de l'environnement, le chargement du modèle, l'invocation du module de mise au point et l'entraînement distribué.

4.1 Processus de formation

1. Configuration de l'environnement et chargement des données
   utiliser torchrun Démarrer l'environnement d'apprentissage distribué et charger le modèle pré-entraîné avec l'ensemble de données du domaine juridique prétraitées.
2. Module de mise au point du modèle
   Les paramètres du modèle sont mis à jour en invoquant des modules de réglage fin tels que le module FlagEmbedding. Ce module intègre des techniques telles que la distillation des connaissances, la construction d'échantillons négatifs et la normalisation des vecteurs, afin de garantir que le modèle conserve les connaissances pré-entraînées tout en s'adaptant à la sémantique propre au domaine.
3. Accumulation de gradients et précision du mélange
   Définir la taille du lot et l'étape d'accumulation du gradient appropriées (par ex. gradient_accumulation_steps), et utilise des techniques d'entraînement en précision mixte fp16 et de vérification du gradient pour garantir l'efficacité de l'entraînement et économiser la mémoire graphique.
4. Configuration de la formation distribuée
   Configurez la formation distribuée à l'aide d'outils tels que Deepspeed pour garantir que les modèles de grande taille s'exécutent efficacement dans des environnements à carte unique ou multiple.

4.2 Paramètres clés de la formation

• Longueur d'entrée
  • La longueur maximale de la requête est fixée à 512 mots.
  • La longueur maximale du passage est fixée à 2048 jetons afin de tirer pleinement parti de la capacité du modèle BGE-M3 à traiter des textes longs.
• Taux d'apprentissage et cycles de formation
  Si le taux d'apprentissage est fixé à 1e-5, 5 époques sont formées pour assurer une convergence régulière du modèle.
• Distillation des connaissances et fonctions de perte
  Permettre la distillation des connaissances (paramètre) knowledge_distillation True) et optimiser le modèle à l'aide d'une fonction de perte (par exemple m3_kd_loss) applicable au modèle d'intégration.
• Accumulation de gradients et précision du mélange
  En réglant le gradient_accumulation_stepsActiver --fp16 répondre en chantant --gradient_checkpointing etc. afin de parvenir à un équilibre entre la stabilité de l'entraînement et l'utilisation de la mémoire vidéo.
• Autres stratégies d'optimisation
  Si le vecteur d'intégration normalisé (normalize_embeddings True) et la construction d'échantillons négatifs inter-appareils (negatives_cross_device) pour améliorer encore l'efficacité de la formation.

5. les indicateurs d'évaluation et l'analyse d'impact

5.1 Évaluation des indicateurs

Afin d'évaluer pleinement la capacité du modèle à retrouver des questions dans le domaine juridique et à y répondre, nous utilisons généralement les paramètres suivants :

• Rappel@K
  Mesure le pourcentage de correspondances correctes dans les résultats de la recherche Top-K. Les fonctions Recall@1, Recall@3 et Recall@6 sont particulièrement importantes dans les systèmes de quiz juridiques.
• MRR (mean reverse rank)
  Reflète la position de classement de la réponse correcte dans les résultats de la recherche. Plus la valeur est élevée, plus la réponse correcte est avancée.
• NDCG (gain cumulé actualisé normalisé)
  La prise en compte de la pertinence et du classement des réponses permet une évaluation complète des performances du modèle en matière de recherche.

5.2 Analyse de l'efficacité

En utilisant les données du domaine juridique comme exemple, on peut supposer que les paramètres suivants sont appliqués au modèle avant et après l'ajustement :

• Modèle de base: Recall@1 : 0.4499, MRR@1 : 0.8998, NDCG@1 : 0.8998
• Affiner le modèle: Recall@1 : 0.4895, MRR@1 : 0.9790, NDCG@1 : 0.9790

On constate que le modèle affiné améliore de près de 8% la métrique MRR du Top-1, ce qui indique qu'il peut renvoyer des résultats plus précis dans des scénarios de requêtes juridiques critiques, améliorant ainsi efficacement les performances de l'ensemble du système de questions-réponses ou d'extraction juridique.

6. applications pratiques dans le domaine juridique

6.1 Optimisation spécifique à un domaine

Dans le domaine juridique, les textes comportent non seulement une terminologie abondante, mais aussi un style de présentation strict et fixe. Le modèle d'intégration fine est capable de.. :

• Compréhension précise de la sémantique professionnelleLes services d'information et de conseil : Mieux analyser les concepts spécialisés dans les instruments juridiques, la jurisprudence et les textes législatifs ;
• Amélioration de la précision de l'appariementLe projet de loi sur l'accès à l'information et la protection de la vie privée : Correspondance sémantique efficace et précise entre les requêtes de l'utilisateur et les textes légaux ;
• Réduire les erreurs de rechercheLes résultats de l'analyse de l'impact sur l'environnement : Réduire le taux de faux positifs dus à un texte tronqué ou à un contexte insuffisant.

6.2 Amélioration des performances du système

Après une mise au point, le système de questions-réponses juridiques et le système de recherche de documents ont été en mesure de répondre aux besoins des utilisateurs :

• Faire correspondre rapidement et précisément les requêtes des utilisateurs avec les termes juridiques ou les cas pertinents ;
• Améliorer l'expérience de l'utilisateur en améliorant la vitesse de recherche et la pertinence des réponses ;
• Fournir aux avocats, aux juges et aux chercheurs en droit un support d'information de haute qualité pour faciliter la prise de décision et la recherche.

6.3 Scénarios d'application pratique

Le modèle d'encastrement affiné peut être largement utilisé dans les scénarios suivants :

• Système de questions-réponses sur l'intelligence juridiqueLes questions posées par l'utilisateur font l'objet d'une recherche automatique dans les textes juridiques et la jurisprudence pertinents, et des réponses de référence sont fournies ;
• système de recherche de fichiersLes services d'aide à la décision : Extraire efficacement les informations pertinentes d'une vaste bibliothèque de documents juridiques et soutenir l'analyse des cas par des professionnels ;
• Interprétation des lois et règlements et aide à la décisionLe système d'analyse des lois : Il analyse automatiquement le contenu des lois afin de fournir un soutien sémantique aux conseils juridiques et aux processus de prise de décision.

7. résumé

Le réglage fin de l'intégration est une méthode de recyclage des modèles d'intégration pré-entraînés à l'aide de données de domaines professionnels. Cet article explique comment procéder au réglage fin de l'intégration dans le domaine juridique sous différents angles, tels que le contexte théorique, la construction des données, le processus de formation, la conception des paramètres clés, les indices d'évaluation et les applications pratiques. Après le réglage fin, le modèle peut non seulement mieux capturer la sémantique professionnelle juridique, mais aussi améliorer de manière significative les performances globales du système de questions-réponses juridiques et du système de recherche de documents, et fournir une solution plus précise et plus efficace pour le service d'information juridique.

Nous espérons que cet article vous a fourni des idées claires et cohérentes pour enseigner le réglage fin dans Embedding et qu'il vous aidera à construire des applications intelligentes plus efficaces et plus précises dans le domaine juridique et d'autres domaines professionnels.

Références :

• RAG Guide to Efficient Applications : Selection and Fine-tuning of Embedding Models (Guide RAG pour des applications efficaces : sélection et ajustement des modèles d'intégration).
• Transformateurs de phrases Documents connexes et exemples pratiques
• Documentation officielle de Hugging Face et LlamaIndex