Внедрение тонкой настройки: принципы, процессы и практическое применение в юридической сфере

Цель данной статьи - подробно объяснить основные понятия, общий процесс и ключевые технологии тонкой настройки Embedding с различных точек зрения, а также изучить ее практическую роль в юридической сфере. Благодаря этой статье читатели поймут, как точно настроить предварительно обученные модели Embedding, используя профессиональные данные в юридической области, чтобы повысить точность и полезность поиска юридических документов, законодательных вопросов и ответов и связанных с ними интеллектуальных прикладных систем.

1. Введение

С быстрым развитием технологий глубокого обучения и обработки естественного языка модели встраивания стали основным компонентом различных интеллектуальных приложений. Целью встраивания является преобразование дискретных текстовых данных в непрерывные низкоразмерные векторные представления, что позволяет моделям улавливать семантическую информацию и контекстуальные ассоциации в тексте. Хотя предварительно обученные модели хорошо работают с крупномасштабными корпоративными базами данных общего назначения, в специализированной области права моделям общего назначения зачастую сложно полностью понять нюансы юридических текстов из-за наличия большого количества жаргонизмов и фиксированных выражений. По этой причине, благодаря тонкой настройке домена, мы можем сделать предварительно обученную модель лучше адаптированной к специализированным юридическим сценариям, тем самым повышая эффективность системы семантического поиска и вопросов и ответов.

2. Теоретическая база

2.1 Основные принципы встраивания

• векторное представление
  Модель встраивания преобразует высокоразмерный и разреженный текст в низкоразмерные и плотные векторы, так что похожие тексты (например, слова или предложения с похожими значениями) могут быть отображены рядом друг с другом в непрерывном пространстве, что облегчает расчет сходства.
• семантический захват
  Анализируя совпадающие связи в большом объеме текста, модели Embedding могут изучать семантические ассоциации между словами или предложениями. Эта способность позволяет модели эффективно и точно сопоставлять семантически схожий контент при выполнении таких задач, как поиск информации и системы вопросов и ответов.

2.2 Необходимость тонкой настройки

• Адаптация домена
  Юридические тексты содержат большое количество собственных существительных и фиксированных выражений, поэтому при работе с такими текстами модели общего назначения могут страдать от погрешностей в понимании. Тонкая настройка позволяет модели изучать собственную семантику и логику юридических текстов путем введения специализированных данных в юридической области, что улучшает понимание специализированных терминов.
• Возможность обработки длинных текстов
  Многие юридические документы, судебные решения и нормативные документы содержат длинные тексты. Использование моделей, поддерживающих длинные тексты (например, модель BGE-M3 может обрабатывать до 8 192 лексем), и их тонкая настройка с помощью данных о домене гарантирует, что ключевая информация не будет потеряна из-за усечения, что улучшает общие результаты поиска и вопросов и ответов.

3. построение и предварительная обработка данных

3.1 Источники данных

В юридической сфере наборы данных могут поступать из самых разных источников, например:

• Ресурс для поиска публичных текстов, таких как законы и постановления, решения и судебные толкования;
• Вопросы, ответы или комментарии, написанные экспертами в области права;
• Автоматическое создание пар вопросов и ответов в юридической области с помощью большой модели.

3.2 Разработка формата данных

При создании набора данных с точной настройкой обычно требуется включить следующие три компонента:

• Запросы:: Вопросы в области права, например, "Какова ответственность за нарушение договора по последним законам?".
• Корпус: Содержит подробные тексты юридических текстов, судебную практику, интерпретационные статьи и т.д.
• Relevant_docs (ассоциативное отображение)Отметка правильного текста, соответствующего каждому запросу, гарантирует, что в процессе обучения модель выучит точные отношения семантического соответствия.

3.3 Предварительная обработка данных

• фрагментация текста
  Разумное разбиение длинных текстов (например, юридических документов) на фрагменты, чтобы каждый фрагмент был полным и не превышал максимальную длину входных данных модели.
• Стандартизация формата
  Текст очищается и деноизируется, чтобы сохранить юридическую терминологию и контекстную информацию для обеспечения согласованности данных.
• Автогенерируемые вопросы и ответы
  Автоматически генерирует пары вопросов и ответов в юридической области, используя большую модель и предопределенный шаблон Prompt для создания высококачественных обучающих образцов.

4. Процесс обучения и разработка параметров

В процессе тонкой настройки мы используем модель BGE-M3 в качестве базовой и адаптивно обучаем ее на данных из легального домена. Весь процесс включает в себя такие ключевые этапы, как настройка среды, загрузка модели, вызов модуля тонкой настройки и распределенное обучение.

4.1 Процесс обучения

1. Настройка среды и загрузка данных
   пользоваться torchrun Запустите распределенную среду обучения и загрузите предварительно обученную модель с набором данных, предварительно обработанных в правовой области.
2. Модуль точной настройки модели
   Параметры модели обновляются путем вызова модулей тонкой настройки, таких как модуль FlagEmbedding. В модуль встроены такие техники, как дистилляция знаний, построение отрицательных выборок и нормализация вектора, чтобы обеспечить сохранение в модели предварительно обученных знаний и одновременно адаптацию к семантике конкретной области.
3. Накопление градиента и точность смешивания
   Установите соответствующий размер партии и шаг накопления градиента (например. gradient_accumulation_steps), и использует методы обучения со смешанной точностью fp16 и проверки градиента для обеспечения эффективности обучения и экономии графической памяти.
4. Конфигурация распределенного обучения
   Настройте распределенное обучение с помощью таких инструментов, как Deepspeed, чтобы обеспечить эффективную работу больших моделей в средах с одной или несколькими картами.

4.2 Основные параметры обучения

• Длина входа
  • Максимальная длина запроса составляет 512 символов.
  • Максимальная длина Passage установлена на 2048 лексем, чтобы в полной мере использовать возможности модели BGE-M3 по обработке длинных текстов.
• Скорость обучения и тренировочные циклы
  Если скорость обучения установлена на 1e-5, то для обеспечения плавной сходимости модели обучается 5 эпох.
• Дистилляция знаний и функции потерь
  Обеспечение дистилляции знаний (параметр) knowledge_distillation True) и оптимизируйте модель, используя функцию потерь (например, m3_kd_loss), применимую к модели Embedding.
• Накопление градиента и точность смешивания
  Установив gradient_accumulation_stepsВключить --fp16 ответить пением --gradient_checkpointing и т.д. для достижения баланса между стабильностью обучения и использованием видеопамяти.
• Другие стратегии оптимизации
  Если нормализованный вектор встраивания (normalize_embeddings True) и построение отрицательной выборки между устройствами (negatives_cross_device) для дальнейшего повышения эффективности обучения.

5. показатели оценки и анализ воздействия

5.1 Оценка показателей

Чтобы в полной мере оценить способность модели находить и отвечать на вопросы в юридической области, мы обычно используем следующие метрики:

• Отзыв@K
  Измеряет процент правильных совпадений в результатах поиска Top-K. Recall@1, Recall@3 и Recall@6 особенно важны в системах юридических викторин.
• MRR (средний обратный ранг)
  Отражает позицию сортировки правильного ответа в результатах поиска, чем выше значение, тем более продвинутым является правильный ответ.
• НДКГ (нормализованная дисконтированная кумулятивная прибыль)
  Учет релевантности и ранжирования ответов позволяет всесторонне оценить эффективность поиска по модели.

5.2 Анализ эффективности

Используя в качестве примера данные из юридической области, предположим следующие показатели для модели до и после тонкой настройки:

• Базовая модель: Recall@1: 0.4499, MRR@1: 0.8998, NDCG@1: 0.8998
• Тонкая настройка модели: Recall@1: 0.4895, MRR@1: 0.9790, NDCG@1: 0.9790

Видно, что модель, прошедшая тонкую настройку, улучшает показатель MRR в Top-1 почти на 8%, что говорит о том, что она может выдавать более точные результаты в критических сценариях юридических запросов, тем самым эффективно улучшая работу всей системы юридических вопросов и ответов или поисковой системы.

6. Практическое применение в юридической сфере

6.1 Оптимизация под конкретный домен

В юридической сфере тексты не только содержат большое количество терминологии, но и имеют строгий и фиксированный стиль изложения. Тонко настроенная модель Embedding способна:

• Точное понимание профессиональной семантики: Более глубокий анализ специализированных понятий в правовых документах, судебной практике и законодательных текстах;
• Повышенная точность совмещения: Эффективное и точное семантическое соответствие между пользовательскими запросами и юридическими текстами;
• Сокращение ошибок при поиске: Сократите количество ложных срабатываний из-за усеченного текста или недостаточного контекста.

6.2 Повышение производительности системы

После тонкой настройки система вопросов и ответов на юридические вопросы и система поиска документов смогли:

• Быстрое и точное сопоставление запросов пользователей с соответствующими юридическими терминами или делами;
• Улучшение качества работы пользователей за счет повышения скорости поиска и релевантности ответов;
• Предоставление юристам, судьям и исследователям в области права высококачественной информационной поддержки для принятия решений и проведения исследований.

6.3 Практические сценарии применения

Тонко настроенная модель встраивания может широко использоваться в следующих сценариях:

• Система вопросов и ответов в области правовой разведки: На основе вопросов, заданных пользователем, автоматически осуществляется поиск соответствующих правовых текстов и судебной практики и предоставляются справочные ответы;
• файлово-поисковая система: Эффективное извлечение необходимой информации из большой библиотеки юридических документов и поддержка анализа дел специалистами;
• Толкование законов и нормативных актов и помощь в принятии решений: Автоматический разбор содержания законодательных актов для обеспечения семантической поддержки юридических консультаций и процессов принятия решений.

7. Резюме

Тонкая настройка Embedding - это метод переобучения предварительно обученных моделей Embedding с использованием данных из профессиональной области. В данной статье рассматривается, как выполнить тонкую настройку Embedding в юридической области с различных точек зрения, таких как теоретические основы, построение данных, процесс обучения, разработка ключевых параметров, индексы оценки и практическое применение. После тонкой настройки модель может не только лучше передавать профессиональную семантику юриста, но и значительно улучшить общую производительность системы вопросов и ответов и системы поиска документов, а также предоставить более точное и эффективное решение для обслуживания юридической информации.

Мы надеемся, что эта статья предоставила вам ясные и последовательные идеи для обучения тонкой настройке в Embedding и поможет вам создавать более эффективные и точные интеллектуальные приложения в юридической и других профессиональных областях.

Ссылки:

• RAG Guide to Efficient Applications: Selection and Fine-tuning of Embedding Models.
• Трансформаторы приговора Связанные документы и практические примеры
• Обнимающееся лицо и LlamaIndex Официальная документация