Azure OpenAI检索增强微调：使用 GPT-4o 对 GPT-4o mini 进行微调，以适应特定领域的应用

定制是关键！ 

 

生成式人工智能对企业最有影响力的应用之一是创建自然语言界面，这些界面经过定制，可以使用特定领域和用例数据来提供更好、更准确的响应。这意味着回答有关特定领域的问题，例如银行、法律和医疗领域。  

我们经常谈论实现这一目标的两种方法： 

 

1. 检索增强生成 (RAG)：将这些文档存储在向量数据库中，并在查询时根据它们与问题的语义相似性检索文档，然后将它们用作 LLM 的上下文。
2. 监督微调 (SFT)：根据代表特定领域知识的一组提示和响应来训练现有的基础模型。 
    

虽然大多数尝试使用 RAG 的组织都希望利用其内部知识库来扩展 LLM 的知识，但许多组织如果不进行重大优化就无法实现预期结果。同样，整理足够大且高质量的数据集以进行微调也是一项挑战。这两种方法都有局限性：微调将模型限制在其训练数据中，使其容易受到近似和幻觉的影响，而 RAG 为模型奠定了基础，但仅根据文档与查询的语义接近度来检索文档——这可能不相关，并且可能导致推理不充分的答案。 

 

参考链接：
微软 Azure OpenAI 试用申请

RAFT 来救援！ 

 

我们可以结合使用 RAG或微调，而不是只选择其中一种！将 RAG 视为一场开卷考试：模型查找相关文档来生成答案。微调就像一场闭卷考试：模型依赖于预先训练的知识。就像在考试中一样，最好的结果来自于学习和随手记笔记。 

 
检索感知微调 (RAFT) 是一种强大的技术，可用于为特定领域的开放式设置（例如域内 RAG）准备微调数据。它改变了语言模型的格局，结合了 RAG 和微调的最佳部分。RAFT 通过提高模型理解和使用特定领域知识的能力，帮助模型针对特定领域进行量身定制。它是 RAG 和特定领域的 SFT 之间的最佳结合点。 

 

它是如何工作的？ 

 

RAFT 分为三个步骤：  

1. 准备数据集来教模型如何回答有关您的领域的问题。
2. 使用准备好的数据集对模型进行微调  
3. 评估新的、定制的、领域适应模型的质量 

RAFT 的关键在于训练数据生成，其中每个数据点都包含一个问题 (Q)、一组文档 (Dk) 和一个思路链式答案 (A)。文档分为包含答案的 Oracle 文档 (Do) 和不包含答案的干扰文档 (Di)。微调教会模型区分这些文档，从而生成一个自定义模型，该模型的表现优于仅使用 RAG 或微调的原始模型。我们使用 GPT-4o 生成训练数据并微调 GPT-4o mini，从而根据您的用例量身定制经济高效、速度更快的模型。这种称为蒸馏的技术使用 GPT-4o 作为教师模型，使用 4o-mini 作为学生模型。 
 
 
 
 
 

在本博客的下一部分中，我们将开始实践。如果您想自己跟进，或查看参考代码，请查看https://aka.ms/aoai-raft-workshop。我们将为银行用例创建一个领域适配模型，该模型能够回答有关银行在线工具和账户的问题。  

 

笔记本 1- 生成 RAFT 训练数据 

 

首先收集特定领域的文档；在我们的示例中，这些是银行文档的 PDF。为了生成我们的训练数据，我们将 PDFS 转换为 markdown 文本格式。该文档为 PDF 格式，包含许多表格和图表，我们将使用 GPT-4o 将页面内容转换为 markdown。我们使用 Azure OpenAI GPT 4o 将所有这些信息提取到 Markdown 文件中，以用于下游处理。然后，我们使用 GPT-4o（我们的教师模型）生成合成的“问题-文档-答案”三元组，包括“黄金文档”（高度相关）和“干扰项”（误导）的示例。这将确保模型学会区分相关信息和不相关信息。RAFT利用思维链 (CoT) 过程，通过集成 CoT RAFT 过程提高了模型提取信息和执行逻辑推理的能力。这种方法有助于防止过度拟合并增强训练鲁棒性，使其对于需要详细和结构化思维的任务特别有效 

 
然后，我们将这些数据格式化以进行微调，将其分为训练集、验证集和测试集。验证集用于训练，测试集用于最后测量性能。 

 

笔记本2-RAFT微调  

 

现在是时候教我们的学生了！准备好训练和验证数据后，下一步是将这些数据上传到 Azure OpenAI 并创建微调作业。这非常简单：在 AI Studio 中，选择您的模型、上传您的训练和验证数据以及设置您的训练参数只需点击几下即可。我们将选择 4o-mini 作为我们的学生模型进行训练。 在实验室中，我们将向您展示如何使用 SDK 上传和触发微调作业。UI 使其成为一种简单的实验方式，而 SDK 方法是生产化和启用 llmops 策略以在生产中部署的首选方式。

 

 

一旦微调作业开始运行，我们就可以监控其进度，并在完成后在 Azure OpenAI Studio 中分析微调后的模型。最后，我们使用微调后的模型创建一个新的部署，准备用于我们的专业领域任务。 

 

笔记本 3 - 我们的 RAFT 模型真的比基础模型更好吗？让我们检查一下！ 

 

您可以首先查看 AI Studio 返回的内置指标，显示损失和准确度。我们希望看到准确度提高，而损失下降： 

 

但是，我们可以做更多的事情来衡量模型的质量。还记得我们一开始的测试数据集吗？这就是我们准备它的原因！ 

 

虽然有很多评估选项，包括 AI Studio 评估，但在我们的示例中，我们使用开源库 RAGAS，它使用答案相关性、忠实度、答案相似性和答案正确性等指标来评估 RAG 管道。这些指标要么依靠 LLM 作为评判者，要么依靠嵌入模型来评估生成答案的质量和准确性。 

 

gpt4o-mini 与 gpt4o-mini-raft 对比

我们可以通过调整训练参数和/或生成额外的训练数据来进一步改善模型指标。  

 

原文地址：https://blog.csdn.net/m0_71858447/article/details/142640774

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