

RAG FiT
紹介 :
RAG-FiTは、検索拡張生成(RAG)技術によって大規模言語モデル(LLM)の能力を向上させるための強力なツールです。専用のRAG強化データセットを作成することで、モデルが外部情報をより効果的に活用できるようになります。このライブラリは、データ準備からモデルのトレーニング、推論、評価までの全プロセスをサポートします。主な利点としては、モジュール化された設計、カスタマイズ可能なワークフロー、そして様々なRAG構成への対応が挙げられます。RAG-FiTはオープンソースライセンスに基づいており、研究者や開発者が迅速なプロトタイプ開発や実験を行うのに適しています。
ターゲットユーザー :
この製品は、特に特定のタスクにおけるLLMのパフォーマンス向上を必要とする研究者や開発者を対象としています。質問応答システムやテキスト生成など、外部情報を用いてモデルの能力を強化する必要があるシナリオに適しています。
使用シナリオ
RAG-FiTを用いてPubMedQAデータセットをファインチューニングし、医学における質問応答タスクにおけるモデルのパフォーマンスを向上させる。
RAG-FiTで強化されたモデルは、ニュース要約生成タスクにおいて情報の正確性と関連性を向上させる。
RAG-FiTを用いて法律テキストをファインチューニングし、モデルが法律関連の内容をより適切に理解し生成できるようにする。
製品特徴
データ拡張のサポート:データの読み込み、正規化、集約、検索を含むRAG強化データセットの作成。
効率的なトレーニング:パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)技術を用いたモデルのトレーニング。
柔軟な推論:トレーニング済みまたはトレーニングされていないLLMを用いた予測のサポート。
多様な評価:EM、F1、ROUGEなどのRAG固有の評価指標を提供。
モジュール設計:設定ファイルによるワークフローのカスタマイズ。
多様なモデルへの対応:Hugging Face Transformers、OpenAIなどのモデルとの互換性。
拡張性:ユーザーによるカスタム評価指標とデータ処理手順の実装が可能。
使用チュートリアル
1. RAG-FiTリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします:`pip install -e .`を実行します。
2. RAG強化データセットを作成します:`processing.py`スクリプトを使用して、データの読み込み、検索、前処理の手順を設定します。
3. モデルをトレーニングします:`training.py`スクリプトを使用して、適切なPEFT技術を選択し、モデルをトレーニングします。
4. 推論を実行します:`inference.py`スクリプトを使用して、モデルの予測結果を生成します。
5. モデルを評価します:`evaluation.py`スクリプトを使用して、評価指標を選択し、モデルのパフォーマンスを評価します。
6. 設定をカスタマイズします:Hydraツールを使用して設定ファイルを修正し、ワークフローとパラメーター設定を調整します。
7. モデルをデプロイします:トレーニング済みのモデルをHugging Face Hubまたはその他のプラットフォームにデプロイします。
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