Исследование особенностей дообучения больших языковых моделей

В рамках настоящей работы проведен анализ методов дообучения больших языковых моделей, на практике был применен метод Retrieval-Augmented Generation (RAG)как альтернатива классическому дообучению.Обоснованы преимущества RAG, такие как эффективное использование вычислительных ресурсов и гибкость в работе с изменяющимися данными.
Основное внимание уделялось теоретическим и практическим аспектам интеграции дополнительных источников данных в модели LLM, с особым вниманиемк предобработке и возможной организации данных. Изучены методы сепарации данных, их структурирования и векторного представления. Основываясь на метриках тестирования скорости работы модели, релевантности поискового и генерирующего компонента выявлены факторы, влияющие на производительность и релевантность результатов работы LLM.
Изучены основы взаимодействия с большими языковыми моделями:мы рассмотрели архитектуру трансформера и ключевые элементы LLM, такие как механизм самовнимания и взаимодействие между энкодером и декодером, этапы разработки LLM, включая предварительное обучение и fine-tuning, а также методы взаимодействия с LLM через программный интерфейс приложения, способы подачи входных данных (промпта) и настройки параметров модели. Представлена последовательность операций интеграции RAG, начиная от загрузки данных и заканчивая предоставлением сгенерированного ответа пользователю.
Результаты теоретических исследований, проведенных в первой главе, являются основой для практической реализации в последующих этапах работы. Таким образом,опираясь на эти результаты, разработаны конкретные решения для применения описанных методов и стратегий на практике.
В практической части были исследованы способы представления текстовых данных в виде векторных вкраплений, с использованием модели встраиванияSBERT, для обеспечения встраивания целых предложений, а не отдельных слов, как в случае с классическим BERT. Особое вниманиена практике уделялось организации и использованию векторных баз данных, что позволило улучшить процесс поиска и хранения информации.
В результате проведенного исследования было установлено, что правильная предобработка данных, включая их сепарацию на фрагменты оптимального размера и лемматизацию, ускоряет работу модели, сохраняя качество генерируемых ответов.Эти результаты подтверждают гипотезу о том, что некоторые этапы подготовки данных (в данном случае лемматизация)могут значительно повысить скорость работы модели без существенного ухудшения качества генерации. Однако необходимо проводить дополнительные исследования на различных типах данных разной стилистики и оценивать важность упомянутых погрешностей в зависимости от сферы применения потенциального приложения. Таким образом, дальнейшие исследования и тестирование на разнообразных данных необходимы для полной оценки предложенных методов и их адаптации к различным прикладным задачам.
Позволим также предположить, что результаты нашего исследования могут иметь и практическую значимость. Применение предложенных методов и стратегий дообучения LLM открывает новые возможности для разработки и адаптации моделей в различных прикладных областях. Эти методы могут быть особенно полезны при обработке данных на русском языке, что делает их важными в русскоязычных сферах разработки чат-ботов, виртуальных ассистентов, анализа текстов в социальных сетях и СМИ, автоматизации перевода и локализации контента, образовательных технологий.
Итак, предложенные в рамках данного исследования методы дообучения больших языковых моделей с использованием RAG способствуют более глубокому пониманию и эффективному применению LLM в различных контекстах. Эти методы отражают особенности и требования современного информационного пространства, что делает их актуальными для дальнейших исследований и практического применения.
 


Купить