Uma abordagem sistemática para a otimização do modelo de domínio vertical
Os modelos de IA de uso geral podem não ter um bom desempenho em áreas especializadas (por exemplo, médica, jurídica) e podem ser mais direcionados:
- Treinamento de adaptação de domínioAjuste fino após carregar o modelo básico usando o Nexa TransferKit:
from nexa.training import DomainAdapter
adapter = DomainAdapter(base_model)
adapter.train(custom_dataset) - sistema especialista híbridoCombinação de vários submodelos especializados para selecionar a melhor unidade de processamento por meio de um mecanismo de roteamento
- Programa de aprimoramento do conhecimentoIntegração do mapeamento do conhecimento do domínio, modificando o mecanismo de atenção do modelo para se concentrar na terminologia especializada
- Estratégia de aprimoramento de dadosUso do Nexa Augmenter para gerar dados sintéticos adequados ao domínio
Caso específico de otimização: no cenário de análise de contratos jurídicos, o Legal-BERT da Nexa pode ser usado primeiro como modelo de base, injetado no banco de dados de textos jurídicos como uma fonte de conhecimento externa e, em seguida, usado o treinamento contraditório para melhorar a compreensão dos termos jurídicos pelo modelo.
Metodologia de validação: delinear conjuntos de testes específicos do domínio e monitorar a precisão/recuperação e outras métricas sobre as principais categorias; visualizar a base de decisão do modelo por meio da ferramenta Nexa Interpret.
Essa resposta foi extraída do artigoNexa: uma pequena solução de IA multimodal que é executada localmenteO
