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RAG-FiT - Intel Labsが大規模モデルの開発と強化のためのオープンソースRAGフレームワークを発表。

RAG-FiT（旧称RAG Foundry）は、Intel Labsが開発したオープンソースのフレームワークで、検索拡張生成（RAG）タスクにおける大規模言語モデル（LLM）の微調整を目的としています。RAG-FiTは…

RAG-FiTとは何ですか？

RAG-FiT（旧称 RAG Foundry）は、Intel Labsが開発したオープンソースのフレームワークで、大規模言語モデル（LLM）を微調整して、検索拡張生成（RAG）タスクにおけるパフォーマンスを向上させることを目的としています。RAG-FiTはモジュール設計に基づいており、データ作成、トレーニング、推論、評価という4つの主要な機能モジュールをサポートしています。RAG-FiTを使用すると、RAGタスクに適したデータセットを迅速に作成し、パラメトリック効率的微調整（PEFT）技術を使用してモデルを最適化し、さまざまなRAG固有の評価指標を使用してモデルのパフォーマンスを測定できます。RAG-FiTフレームワークは非常に柔軟で拡張性が高く、データ選択やフィルタリングから検索や提案生成まで、RAGのあらゆるユースケースをサポートし、質問応答システムやテキスト生成などのさまざまなアプリケーションシナリオに適しています。

RAG-FiTの主な機能

  • データの作成と処理：
    • データ読み込みHugging Face Hubまたはローカルソースからのデータセットの読み込みをサポートします。
    • データ前処理これには、データフィルタリング、正規化、集計、情報検索、およびテンプレート化されたプロンプト生成が含まれます。
    • データストレージ処理されたデータは、その後の学習や推論を容易にするために、一貫した形式で保存されます。
    • 柔軟な処理フローデータ集約やフィルタリングなどのグローバルな操作と、個々のサンプルの取得やテキスト処理などのローカルな操作の両方をサポートします。
  • 電車：
    • パラメータ効率微調整（PEFT）LoRAなどの技術を用いて、モデルを効率的に微調整する。
    • トレーニング構成学習率、オプティマイザ、バッチサイズなどのカスタムトレーニングパラメータをサポートしています。
    • モデルプッシュ学習済みのモデルは、Hugging Face Hubにプッシュできます。
  • 推論：
    • 予測を生成する処理済みのデータセットに基づいて予測結果を生成します。
    • バッチ推論複数の入力データの一括処理をサポートし、効率を向上させます。
  • 評価する：
    • 多次元評価EM、F1、ROUGE、BERTScoreなど、複数の評価指標をサポートしています。
    • カスタム評価ユーザーは独自の評価指標を簡単に実装できます。
    • グローバルおよびローカル評価各サンプルの局所的な評価と、データセット全体の全体的な評価をサポートします。

RAG-FiTの技術原理

  • 検索機能の強化：
    • 検索メカニズムこれは、検索ツールを使用して、入力された質問に関連する文脈情報を外部の知識ベースから取得することを意味します。これらのツールには、ベクトルベースの検索システム（HaystackやQdrantなど）やその他の検索フレームワークが含まれます。
    • コンテキストインジェクション取得した文脈情報をLLMの入力に注入することで、モデルは問題の文脈をよりよく理解できるようになり、より正確で根拠に基づいた回答を生成できるようになります。
  • モジュール設計：
    • データ処理モジュールデータの読み込み、前処理、保存を担当します。複数のデータソースと柔軟な処理ワークフローをサポートします。
    • トレーニングモジュールこのモデルはPEFT技術を用いて微調整されており、LoRAなどの効率的な学習方法をサポートしています。学習済みのモデルは保存したり、Hugging Face Hubにプッシュしたりできます。
    • 推論モジュール処理済みデータセットに基づいて予測結果を生成し、バッチ推論をサポートします。
    • 評価モジュール生成された結果を多角的に評価するための、さまざまな評価指標を提供します。
  • 構成ドライバのワークフロー：
    • Hydra設定ツールHydraの設定ツールは、階層的な設定を可能にし、コマンドラインによる設定値の上書きをサポートし、リモートでのジョブ実行を容易にします。
    • 設定ファイル各モジュールにはデフォルトの設定ファイルがあり、ユーザーは設定ファイルまたはコマンドライン引数に基づいてワークフローをカスタマイズできます。
  • 実験と評価：
    • 実験環境これは、さまざまなRAG技術を用いた迅速なプロトタイピングと実験をサポートする、エンドツーエンドの実験環境を提供する。
    • 多次元評価評価モジュールは、生成された結果の正確性、検索結果の関連性、および生成されたコンテンツの忠実性と関連性を評価します。

RAG-FiTプロジェクトの住所

RAG-FiTの応用事例

  • 質疑応答システム外部知識ベースの検索に基づいて言語モデルを強化することで、医学や法律などの専門分野に適用可能な、より正確で関連性の高い回答をユーザーに提供する。
  • テキスト生成最新の背景情報を組み合わせて、ニュース記事や創作文などの高品質なテキストを生成することで、コンテンツの適時性と正確性を向上させる。
  • 知識グラフ拡張知識グラフからエンティティとリレーションシップを取得し、グラフと整合性のあるテキストを生成し、知識表現の精度と解釈性を向上させます。
  • 多言語世代多言語環境におけるコンテンツ生成ニーズを満たすため、言語横断的な知識ベース検索を行い、多言語テキストを生成する。
  • 文書概要文書から重要な情報を抽出して要約を生成することで、要約の精度と情報網羅性を向上させます。科学研究、ビジネス、その他の分野に適しています。
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