予防設計
UltraRAGは、以下のメカニズムによって微調整の安定性を保証している：
- 徐々に微調整レイヤード・アンフリーズ戦略を採用し、ジェネレーターを調整する前にレトリーバーを微調整する。
- 動的学習率損失曲面分析に基づく適応的学習率調整
- アーリーストッププロテクション検証セットのメトリクスが3回連続で低下した場合、自動的にトレーニングを停止する。
ベストプラクティス
- WebUIの "Model Fine-tuning "モジュールで "Safe Mode "を選択する。
- 期待される結果を評価するために、内蔵の「パフォーマンス・プレディクタ」を使用する。
- 段階的な微調整の実施：
- フェーズ1：埋め込み層のみの微調整
- 第II相：注意メカニズム層の微調整
- フェーズIII：完全なパラメータ微調整（大量のデータが必要）
- RAGEvalの検証は、微調整の直後に実行される。
問題スクリーニング
パフォーマンスが低下した場合：「モデル比較」機能を使用して、新旧バージョン間のパフォーマンスの違いを分析します。
この答えは記事から得たものである。UltraRAG: データ構築とモデル微調整を簡素化するワンストップRAGシステムソリューションについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " モデルの微調整中にRAGシステムの性能低下を避けるには？
