रेचल हू KDD 2024 सम्मेलन में प्रस्तुत कर रही हैं
KDD 2024 सम्मेलन में, रेचल हू, CambioML की सह-संस्थापक और CEO, ने डोमेन-विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को अनुकूलित करने पर एक व्यापक ट्यूटोरियल प्रस्तुत किया, जिसमें सह-प्रस्तुतकर्ता जोसे कासियो डॉस सैंटोस जूनियर (Amazon), रिचर्ड सॉन्ग (Epsilla), और युनफेई बाई (Amazon) शामिल थे। इस सत्र ने दो महत्वपूर्ण तकनीकों पर गहन अंतर्दृष्टि प्रदान की: रिक्ति संवर्धित उत्पादन (RAG) और LLM फाइन-ट्यूनिंग। ये विधियाँ विशेष क्षेत्रों में LLMs के प्रदर्शन में सुधार के लिए आवश्यक हैं, जिससे डेवलपर्स विशिष्ट कार्यों के लिए अधिक प्रभावी और सटीक मॉडल बना सकें।
RAG को समझना: LLM क्षमताओं का विस्तार
रिक्ति संवर्धित उत्पादन (RAG) एक शक्तिशाली दृष्टिकोण है जो बाहरी ज्ञान आधारों को एकीकृत करके LLMs की क्षमताओं का विस्तार करता है। यह तकनीक LLMs को विशेष डोमेन ज्ञान के आधार पर प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है, बिना व्यापक पुनः प्रशिक्षण की आवश्यकता के। RAG उन संगठनों के लिए विशेष रूप से लाभकारी है जिन्हें आंतरिक ज्ञान आधारों या अन्य विशेष संसाधनों का लाभ उठाने की आवश्यकता होती है, जिससे LLM प्रदर्शन को लागत-कुशल और समय-कुशल तरीके से बढ़ाने का एक तरीका मिलता है।
फाइन-ट्यूनिंग: सटीकता के लिए मॉडल को अनुकूलित करना
LLM फाइन-ट्यूनिंग में डोमेन-विशिष्ट डेटा का उपयोग करके मॉडल के वेट्स को समायोजित करना शामिल है, जिससे मॉडल को नए, व्यापक ज्ञान को व्यवस्थित रूप से सीखने की अनुमति मिलती है जो पूर्व-प्रशिक्षण चरण के दौरान शामिल नहीं था। यह दृष्टिकोण उन कार्यों के लिए आवश्यक है जिनमें उच्च स्तर की सटीकता की आवश्यकता होती है और यह विशेष रूप से उन क्षेत्रों में प्रभावी है जहाँ सामान्य उद्देश्य वाले मॉडल असफल होते हैं। फाइन-ट्यूनिंग एक LLM को एक अत्यधिक विशेषीकृत उपकरण में बदल सकता है, जो जटिल, डोमेन-विशिष्ट कार्यों को सटीकता के साथ करने में सक्षम है।
RAG और फाइन-ट्यूनिंग को मिलाकर सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करना
ट्यूटोरियल ने यह अन्वेषण किया कि RAG और फाइन-ट्यूनिंग को मिलाकर LLM अनुप्रयोगों के लिए एक मजबूत आर्किटेक्चर कैसे बनाया जा सकता है। इन दोनों दृष्टिकोणों को एकीकृत करके, डेवलपर्स ऐसे मॉडल बना सकते हैं जो न केवल सबसे प्रासंगिक बाहरी जानकारी तक पहुँचते हैं बल्कि डोमेन-विशिष्ट डेटा से भी सीखते हैं। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण उन मॉडलों के निर्माण की अनुमति देता है जो बहुपरकारी और अत्यधिक सटीक होते हैं, जो पाठ उत्पादन से लेकर जटिल प्रश्न-उत्तर परिदृश्यों तक एक विस्तृत श्रृंखला के डोमेन-विशिष्ट कार्यों को संभालने में सक्षम होते हैं।
व्यावहारिक प्रयोगशालाएँ: RAG और फाइन-ट्यूनिंग के व्यावहारिक अनुप्रयोग
रेचल के ट्यूटोरियल का एक महत्वपूर्ण हिस्सा व्यावहारिक प्रयोगशालाओं के लिए समर्पित था, जहाँ प्रतिभागियों ने RAG और फाइन-ट्यून किए गए LLM आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने के लिए उन्नत तकनीकों का अन्वेषण किया। प्रयोगशालाओं ने कई विषयों को कवर किया, जिसमें शामिल हैं:
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उन्नत RAG तकनीकें: RAG आउटपुट की सटीकता और प्रासंगिकता को बढ़ाने के लिए बहु-चरणीय अनुकूलन रणनीतियों का प्रदर्शन किया गया। इसमें पूर्व-रिक्ति, रिक्ति, और पश्चात-रिक्ति अनुकूलन के साथ-साथ अधिक सूक्ष्म तर्क के लिए ज्ञान ग्राफ़ और बहु-प्रलेख विश्लेषण का अभिनव उपयोग शामिल था।
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LLMs का फाइन-ट्यूनिंग: प्रतिभागियों ने डोमेन-विशिष्ट डेटासेट का उपयोग करके एक छोटे LLM का फाइन-ट्यूनिंग करने में भाग लिया। प्रयोगशाला ने निरंतर फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया को उजागर किया, जिसमें विशेष कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मानव और AI फीडबैक दोनों को एकीकृत किया गया।
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बेंचमार्किंग और मूल्यांकन: अंतिम प्रयोगशाला ने विभिन्न कार्यों में RAG, फाइन-ट्यूनिंग, और उनके संयुक्त दृष्टिकोण के प्रदर्शन की तुलना पर ध्यान केंद्रित किया। इसमें डेवलपर्स को उनके विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सबसे लागत-कुशल और प्रभावी विधि चुनने में मदद करने के लिए एक विस्तृत ROI विश्लेषण शामिल था।
डोमेन-विशिष्ट LLM विकास के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ
ट्यूटोरियल ने वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में RAG और फाइन-ट्यूनिंग को लागू करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं के एक सेट के साथ समाप्त किया। RAG की लचीलापन और फाइन-ट्यूनिंग की सटीकता के बीच समझने के महत्व पर जोर देते हुए, प्रतिभागियों को निरंतर प्रयोग और बेंचमार्किंग में संलग्न होने के लिए प्रोत्साहित किया गया। यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि प्रदर्शन और लागत-कुशलता मानदंड पूरे किए जाते हैं, जिससे डेवलपर्स अपने LLM आर्किटेक्चर को डोमेन-विशिष्ट कार्यों के लिए प्रभावी ढंग से अनुकूलित कर सकें।
ट्यूटोरियल की सामग्री और व्यावहारिक प्रयोगशालाओं का अधिक विस्तृत अवलोकन के लिए, कृपया इस पेपर और इस प्रस्तुति को देखें।
