Präventives Design
UltraRAG garantiert die Stabilität der Feinabstimmung durch die folgenden Mechanismen:
- Schrittweise FeinabstimmungAuftausteuerung in mehreren Stufen: Feinabstimmung des Retrievers vor der Abstimmung des Generators
- Dynamische LernrateAdaptive Lernratenanpassung auf der Grundlage einer Verlustoberflächenanalyse
- FrühstoppschutzAutomatisches Beenden des Trainings, wenn die Metriken des Validierungssatzes 3 Mal hintereinander fallen
bestes Verfahren
- Wählen Sie im Modul "Modell-Feinabstimmung" der WebUI den "Sicheren Modus".
- Verwenden Sie den eingebauten "Performance Predictor", um die erwarteten Ergebnisse zu bewerten.
- Durchführung der Feinabstimmung in Phasen:
- Phase 1: Nur Feinabstimmung der Einbettungsschicht
- Phase II: Feinabstimmung der Schicht des Aufmerksamkeitsmechanismus
- Phase III: Vollständige Feinabstimmung der Parameter (große Datenmengen erforderlich)
- Die RAGEval-Validierung wird unmittelbar nach jeder Feinabstimmung durchgeführt.
Problem-Screening
Im Falle einer Leistungsverschlechterung: Verwenden Sie die Funktion "Modellvergleich", um den Leistungsunterschied zwischen der alten und der neuen Version zu analysieren, und das System empfiehlt auf intelligente Weise ein Rollback oder eine kompensierende Trainingsstrategie.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelUltraRAG: Eine RAG-Systemlösung aus einer Hand zur Vereinfachung der Datenerstellung und ModellfeinabstimmungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Leistungseinbußen des RAG-Systems bei der Modellfeinabstimmung vermeiden?
