Ein systematischer Ansatz zur Optimierung von Modellen in vertikalen Bereichen
KI-Modelle für allgemeine Zwecke sind in speziellen Bereichen (z. B. Medizin, Recht) möglicherweise nicht sehr leistungsfähig und können durch gezieltere Maßnahmen verbessert werden:
- Schulung zur BereichsanpassungFeinabstimmung nach dem Laden des Basismodells mit Nexa TransferKit:
from nexa.training import DomainAdapter
adapter = DomainAdapter(base_model)
adapter.train(custom_dataset) - hybrides ExpertensystemKombinieren Sie mehrere spezialisierte Teilmodelle, um die beste Verarbeitungseinheit durch einen Routing-Mechanismus auszuwählen.
- Programm zur WissenserweiterungIntegration der Abbildung von Domänenwissen, Modifizierung des Modellaufmerksamkeitsmechanismus, um sich auf die Fachterminologie zu konzentrieren
- Strategie zur DatenverbesserungNexa Augmenter zur Generierung domänengerechter synthetischer Daten
Spezieller Optimierungsfall: Im Szenario der Analyse von Rechtsverträgen kann Nexas Legal-BERT zunächst als Basismodell verwendet werden, das in die Datenbank mit Rechtstexten als externe Wissensquelle eingespeist wird, und dann wird ein kontradiktorisches Training eingesetzt, um das Verständnis des Modells für Rechtsbegriffe zu verbessern.
Validierungsmethodik: Abgrenzung bereichsspezifischer Testsätze und Überwachung der Genauigkeit/Erinnerung und anderer Metriken über Schlüsselkategorien; Visualisierung der Entscheidungsgrundlage des Modells über das Nexa Interpret Tool.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelNexa: eine kleine multimodale KI-Lösung, die lokal läuftDie
