Projeto preventivo
O UltraRAG garante a estabilidade do ajuste fino por meio dos seguintes mecanismos:
- Ajuste fino gradualAdotar uma estratégia de descongelamento em camadas, ajustando o recuperador antes de ajustar o gerador
- Taxa de aprendizado dinâmicoAjuste adaptativo da taxa de aprendizado com base na análise da superfície de perda
- proteção de parada antecipadaTreinamento: interrompe automaticamente o treinamento quando as métricas do conjunto de validação caem por 3 vezes consecutivas
melhores práticas
- Selecione "Safe Mode" (Modo de segurança) no módulo "Model Fine-tuning" (Ajuste do modelo) da WebUI.
- Use o "preditor de desempenho" incorporado para avaliar os resultados esperados
- Implementação do ajuste fino em fases:
- Fase 1: Ajuste fino somente da camada de incorporação
- Fase II: Ajuste fino da camada do mecanismo de atenção
- Fase III: Ajuste fino completo dos parâmetros (são necessários grandes volumes de dados)
- A validação do RAGEval é executada imediatamente após cada ajuste fino
triagem de problemas
Em caso de degradação do desempenho: use a função "Model Comparison" (Comparação de modelos) para analisar a diferença de desempenho entre as versões antiga e nova, e o sistema recomendará de forma inteligente uma reversão ou uma estratégia de treinamento compensatória.
Essa resposta foi extraída do artigoUltraRAG: uma solução completa do sistema RAG para simplificar a construção de dados e o ajuste fino do modeloO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar a degradação do desempenho do sistema RAG durante o ajuste fino do modelo?
