Incorporação do ajuste fino: princípios, processos e aplicações práticas no campo jurídico

O objetivo deste artigo é explicar detalhadamente os conceitos básicos, o processo geral e as principais tecnologias de ajuste fino da incorporação a partir de várias perspectivas e explorar sua função prática no domínio jurídico. Por meio deste documento, os leitores entenderão como fazer o ajuste fino de modelos de incorporação pré-treinados usando dados profissionais no domínio jurídico, de modo a melhorar a precisão e a utilidade da recuperação de documentos jurídicos, perguntas e respostas legais e sistemas de aplicativos inteligentes relacionados.

1. introdução

Com o rápido desenvolvimento da aprendizagem profunda e das tecnologias de processamento de linguagem natural, os modelos de incorporação se tornaram um componente essencial de vários aplicativos inteligentes. O objetivo da incorporação é converter dados de texto discretos em representações vetoriais contínuas de baixa dimensão, o que permite que os modelos capturem informações semânticas e associações contextuais no texto. Embora os modelos pré-treinados tenham um bom desempenho em corpora de uso geral em larga escala, no domínio especializado do direito, muitas vezes é difícil para os modelos de uso geral compreenderem totalmente as nuances dos textos jurídicos devido à presença de um grande número de jargões e expressões fixas. Por esse motivo, por meio do ajuste fino do domínio, podemos fazer com que o modelo pré-treinado se adapte melhor aos cenários jurídicos especializados, aumentando assim a eficácia do sistema de recuperação semântica e de perguntas e respostas.

2) Fundamentos teóricos

2.1 Princípios básicos de incorporação

• representação vetorial
  O modelo Embedding converte textos esparsos e de alta dimensão em vetores densos e de baixa dimensão, de modo que textos semelhantes (por exemplo, palavras ou frases com significados semelhantes) possam ser mapeados próximos uns dos outros em um espaço contínuo, facilitando assim o cálculo da semelhança.
• captura semântica
  Ao analisar as relações de co-ocorrência em uma grande quantidade de texto, os modelos de incorporação podem aprender associações semânticas entre palavras ou frases. Esse recurso permite que o modelo faça a correspondência eficiente e precisa de conteúdo semanticamente semelhante ao executar tarefas como recuperação de informações e sistemas de perguntas e respostas.

2.2 A necessidade de ajuste fino

• Adaptação de domínio
  Os textos jurídicos têm um grande número de nomes próprios e expressões fixas, e os modelos de uso geral podem sofrer de viés de compreensão ao lidar com esses textos. O ajuste fino permite que o modelo aprenda a semântica e a lógica de propriedade jurídica por meio da introdução de dados especializados no domínio jurídico, melhorando a compreensão de termos especializados.
• Capacidade de processamento de textos longos
  Muitos instrumentos jurídicos, julgamentos e documentos regulatórios têm textos longos. O uso de modelos que suportam entradas de textos longos (por exemplo, o modelo BGE-M3 pode lidar com até 8.192 tokens) e o ajuste fino com dados de domínio garantem que as principais informações não sejam perdidas devido ao truncamento, melhorando, assim, os resultados gerais de recuperação e de perguntas e respostas.

3. construção e pré-processamento de dados

3.1 Fontes de dados

No campo jurídico, os conjuntos de dados podem vir de várias fontes, por exemplo:

• Um recurso para textos públicos, como leis e regulamentos, sentenças e interpretações judiciais;
• Perguntas, respostas ou comentários escritos por especialistas jurídicos;
• Pares de perguntas e respostas gerados automaticamente no domínio jurídico por meio de um grande modelo.

3.2 Design do formato de dados

Ao criar um conjunto de dados com ajuste fino, você normalmente precisa incluir os três componentes a seguir:

• ConsultasPerguntas na área de direito, como "Quais são as responsabilidades por quebra de contrato de acordo com as leis mais recentes?"
• CorpusContém textos detalhados de textos legais, jurisprudência, artigos interpretativos, etc.
• Relevant_docs (mapeamento de associação)Marcação: A marcação do texto correto correspondente a cada consulta garante que o modelo aprenda relações de correspondência semântica precisas durante o treinamento.

3.3 Pré-processamento de dados

• fragmentação de texto
  Separação razoável de textos longos (por exemplo, documentos legais) para garantir que cada parte esteja completa e não exceda o comprimento máximo de entrada do modelo.
• Padronização de formatos
  O texto é limpo e limpo para preservar a terminologia específica do direito e as informações contextuais para garantir a consistência dos dados.
• Perguntas e respostas geradas automaticamente
  Gera automaticamente pares de Q&A no domínio jurídico usando um modelo grande e um modelo de Prompt predefinido para criar amostras de treinamento de alta qualidade.

4. processo de treinamento e projeto de parâmetros

No processo de ajuste fino, usamos o modelo BGE-M3 como linha de base e o treinamos de forma adaptativa com dados do domínio jurídico. Todo o processo inclui etapas importantes, como a configuração do ambiente, o carregamento do modelo, a invocação do módulo de ajuste fino e o treinamento distribuído.

4.1 Processo de treinamento

1. Configuração do ambiente e carregamento de dados
   fazer uso de corrida de tochas Inicie o ambiente de treinamento distribuído e carregue o modelo pré-treinado com o conjunto de dados do domínio jurídico pré-processado.
2. Módulo de ajuste fino do modelo
   Os parâmetros do modelo são atualizados invocando módulos de ajuste fino, como o módulo FlagEmbedding. O módulo incorpora técnicas como destilação de conhecimento, construção de amostras negativas e normalização de vetores para garantir que o modelo retenha o conhecimento pré-treinado e, ao mesmo tempo, se adapte à semântica específica do domínio.
3. Acúmulo de gradiente e precisão de mistura
   Defina o tamanho do lote e a etapa de acumulação de gradiente apropriados (por exemplo gradiente_acumulação_etapas) e usa treinamento de precisão mista fp16 e técnicas de checkpointing de gradiente para garantir a eficiência do treinamento e economizar memória gráfica.
4. Configuração de treinamento distribuído
   Configure o treinamento distribuído com ferramentas como o Deepspeed para garantir que modelos grandes sejam executados com eficiência em ambientes com um ou vários cartões.

4.2 Principais parâmetros de treinamento

• Comprimento de entrada
  • O comprimento máximo da consulta é definido como 512 tokens.
  • O comprimento máximo da Passage é definido como 2048 tokens para aproveitar ao máximo a capacidade do modelo BGE-M3 de processar textos longos.
• Taxas de aprendizado e ciclos de treinamento
  Se a taxa de aprendizado for definida como 1e-5, 5 épocas serão treinadas para garantir a convergência suave do modelo.
• Destilação de conhecimento e funções de perda
  Permitir a destilação do conhecimento (parâmetro) destilação_de_conhecimento Verdadeiro) e otimizar o modelo usando uma função de perda (por exemplo, m3_kd_loss) aplicável ao modelo Embedding.
• Acúmulo de gradiente e precisão de mistura
  Ao definir o gradiente_acumulação_etapasAtivar --fp16 responder cantando --gradient_checkpointing etc. para obter um equilíbrio entre a estabilidade do treinamento e o uso da memória de vídeo.
• Outras estratégias de otimização
  Se o vetor de incorporação normalizado (normalize_embeddings True) e construção de amostras negativas entre dispositivos (negatives_cross_device) para aumentar ainda mais a eficácia do treinamento.

5. indicadores de avaliação e análise de impacto

5.1 Avaliação dos indicadores

Para avaliar completamente a capacidade do modelo de recuperar e responder a perguntas no domínio jurídico, normalmente usamos as seguintes métricas:

• Recall@K
  Mede a porcentagem de correspondências corretas nos resultados da pesquisa Top-K. Recall@1, Recall@3 e Recall@6 são particularmente importantes em sistemas de questionários jurídicos.
• MRR (classificação reversa média)
  Reflete a posição de classificação da resposta correta nos resultados da pesquisa; quanto maior o valor, mais avançada é a resposta correta.
• NDCG (ganho cumulativo descontado normalizado)
  Considerar a relevância e a classificação das respostas permite uma avaliação abrangente do desempenho de recuperação do modelo.

5.2 Análise da eficácia

Usando os dados do domínio jurídico como exemplo, considere as seguintes métricas para o modelo antes e depois do ajuste fino:

• Modelo básico: Recall@1: 0,4499, MRR@1: 0,8998, NDCG@1: 0,8998
• Ajuste fino do modelo: Recall@1: 0,4895, MRR@1: 0,9790, NDCG@1: 0,9790

Observa-se que o modelo ajustado melhora quase 8% na métrica MRR do Top-1, indicando que ele pode retornar resultados mais precisos em cenários de consultas jurídicas críticas, melhorando assim efetivamente o desempenho de todo o sistema de perguntas e respostas ou de recuperação jurídica.

6. aplicações práticas no campo jurídico

6.1 Otimização específica do domínio

No domínio jurídico, os textos não apenas envolvem muita terminologia, mas também têm um estilo de apresentação rígido e fixo. O modelo de incorporação ajustado é capaz de:

• Compreensão precisa da semântica profissionalPara analisar melhor os conceitos especializados em instrumentos legais, jurisprudência e textos estatutários;
• Precisão de correspondência aprimoradaCorrespondência semântica eficiente e precisa entre consultas de usuários e textos jurídicos;
• Redução de erros de pesquisaReduzir a taxa de falsos positivos devido a texto truncado ou contexto insuficiente.

6.2 Aprimoramento do desempenho do sistema

Após o ajuste fino, o sistema de perguntas e respostas jurídicas e o sistema de recuperação de documentos foram capazes de:

• Combine de forma rápida e precisa as consultas dos usuários com termos ou casos jurídicos relevantes;
• Aprimore a experiência do usuário, melhorando a velocidade de recuperação e a relevância das respostas;
• Fornecer a advogados, juízes e pesquisadores jurídicos suporte de informações de alta qualidade para ajudar na tomada de decisões e na pesquisa.

6.3 Cenários de aplicação prática

O modelo de incorporação ajustado pode ser amplamente usado nos seguintes cenários:

• Sistema de perguntas e respostas de inteligência jurídicaCom base nas perguntas feitas pelo usuário, os textos jurídicos e a jurisprudência relevantes são pesquisados automaticamente e as respostas de referência são fornecidas;
• sistema de recuperação de arquivosRecupere com eficiência informações relevantes de uma grande biblioteca de documentos jurídicos e apoie a análise de casos por profissionais;
• Interpretação de leis e regulamentos e assistência na tomada de decisõesAnálise automática do conteúdo dos estatutos para fornecer suporte semântico para consultoria jurídica e processos de tomada de decisão.

7. resumo

O ajuste fino de incorporação é um método de retreinamento de modelos de incorporação pré-treinados usando dados de domínio profissional. Este artigo explica como realizar o ajuste fino de incorporação no domínio jurídico a partir de várias perspectivas, como base teórica, construção de dados, processo de treinamento, design de parâmetros-chave, índices de avaliação e aplicações práticas. Após o ajuste fino, o modelo pode não apenas capturar melhor a semântica profissional jurídica, mas também melhorar significativamente o desempenho geral do sistema jurídico de perguntas e respostas e do sistema de recuperação de documentos, além de fornecer uma solução mais precisa e eficiente para o serviço de informações jurídicas.

Esperamos que este artigo tenha lhe fornecido ideias claras e coerentes para o ensino do ajuste fino em incorporação e que ele o ajude a criar aplicativos inteligentes mais eficientes e precisos no campo jurídico e em outros campos profissionais.

Referências:

• Guia RAG para aplicativos eficientes: seleção e ajuste fino de modelos de incorporação.
• Documentos relacionados e exemplos práticos de transformadores de frases
• Documentação oficial do Hugging Face e do LlamaIndex