Incorporación del ajuste: principios, procesos y aplicaciones prácticas en el ámbito jurídico

El objetivo de este artículo es explicar en detalle los conceptos básicos, el proceso general y las tecnologías clave del ajuste fino de Embedding desde múltiples perspectivas, y explorar su función práctica en el ámbito jurídico. A través de este artículo, los lectores comprenderán cómo afinar los modelos de incrustación preentrenados utilizando datos profesionales en el ámbito jurídico, con el fin de mejorar la precisión y la utilidad de la recuperación de documentos jurídicos, las preguntas y respuestas legales y los sistemas de aplicación inteligente relacionados.

1. Introducción

Con el rápido desarrollo de las tecnologías de aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural, los modelos de incrustación se han convertido en un componente central de diversas aplicaciones inteligentes. El objetivo de la incrustación es convertir datos de texto discretos en representaciones vectoriales continuas de baja dimensión, lo que permite a los modelos capturar información semántica y asociaciones contextuales en el texto. Aunque los modelos preentrenados funcionan bien en corpus de propósito general a gran escala, en el ámbito especializado del Derecho suele ser difícil que los modelos de propósito general comprendan plenamente los matices de los textos jurídicos debido a la presencia de un gran número de jergas y expresiones fijas. Por esta razón, mediante el ajuste del dominio, podemos hacer que el modelo preentrenado se adapte mejor a los escenarios jurídicos especializados, mejorando así la eficacia del sistema de recuperación semántica y de preguntas y respuestas.

2. Base teórica

2.1 Principios básicos de la incrustación

• representación vectorial
  El modelo de incrustación convierte el texto de alta dimensión y disperso en vectores de baja dimensión y densidad, de modo que los textos similares (por ejemplo, palabras u oraciones con significados parecidos) se puedan mapear cerca unos de otros en un espacio continuo, facilitando así el cálculo de la similitud.
• captura semántica
  Los modelos de incrustación analizan las relaciones concurrentes en una gran cantidad de texto y pueden aprender asociaciones semánticas entre palabras o frases. Esta capacidad permite al modelo emparejar con eficacia y precisión contenidos semánticamente similares al realizar tareas como la recuperación de información y los sistemas de preguntas y respuestas.

2.2 La necesidad de afinar

• Adaptación del dominio
  Los textos jurídicos tienen un gran número de nombres propios y expresiones fijas, y los modelos de propósito general pueden sufrir un sesgo de comprensión al tratar con estos textos. El ajuste fino permite al modelo aprender la semántica y la lógica propias del ámbito jurídico mediante la introducción de datos especializados en dicho ámbito, lo que mejora la comprensión de los términos especializados.
• Capacidad de tratamiento de textos largos
  Muchos instrumentos jurídicos, sentencias y documentos normativos tienen textos largos. Utilizar modelos que admitan textos largos (por ejemplo, el modelo BGE-M3 puede manejar hasta 8.192 tokens) y perfeccionarlos con datos de dominio garantiza que no se pierda información clave debido al truncamiento, mejorando así la recuperación general y los resultados de las preguntas y respuestas.

3. Construcción y preprocesamiento de datos

3.1 Fuentes de datos

En el ámbito jurídico, los conjuntos de datos pueden proceder de diversas fuentes, por ejemplo:

• Una fuente de textos públicos como leyes y reglamentos, sentencias e interpretaciones judiciales;
• Preguntas, respuestas o comentarios escritos por expertos jurídicos;
• Generación automática de pares de preguntas y respuestas en el ámbito jurídico a través de un gran modelo.

3.2 Diseño del formato de los datos

Cuando se construye un conjunto de datos ajustado, normalmente hay que incluir los tres componentes siguientes:

• Consultas:: Preguntas en el ámbito del Derecho, como "¿Cuáles son las responsabilidades por incumplimiento de contrato según las últimas leyes?"
• Corpus: Contiene textos detallados de textos legales, jurisprudencia, artículos interpretativos, etc.
• Relevant_docs (asignación de asociaciones)El marcado del texto correcto correspondiente a cada consulta garantiza que el modelo aprenda relaciones de correspondencia semántica precisas durante el entrenamiento.

3.3 Preprocesamiento de datos

• fragmentación del texto
  Troceado razonable de textos largos (por ejemplo, documentos jurídicos) para garantizar que cada trozo esté completo y no supere la longitud máxima de entrada del modelo.
• Normalización de formatos
  El texto se limpia y desprotege para conservar la terminología específica del ámbito jurídico y la información contextual, con el fin de garantizar la coherencia de los datos.
• Preguntas y respuestas autogeneradas
  Genera automáticamente pares de preguntas y respuestas en el ámbito jurídico utilizando un modelo amplio y una plantilla predefinida de preguntas para construir muestras de entrenamiento de alta calidad.

4. Proceso de formación y diseño de parámetros

En el proceso de ajuste fino, utilizamos el modelo BGE-M3 como referencia y lo entrenamos de forma adaptativa con datos del dominio legal. Todo el proceso incluye pasos clave como la configuración del entorno, la carga del modelo, la invocación del módulo de ajuste y el entrenamiento distribuido.

4.1 Proceso de formación

1. Configuración del entorno y carga de datos
   utilizar torchrun Inicie el entorno de entrenamiento distribuido y cargue el modelo preentrenado con el conjunto de datos de dominio legal preprocesado.
2. Módulo de ajuste del modelo
   Los parámetros del modelo se actualizan invocando módulos de ajuste, como el módulo FlagEmbedding. El módulo incorpora técnicas como la destilación de conocimientos, la construcción de muestras negativas y la normalización de vectores para garantizar que el modelo conserve los conocimientos preentrenados al tiempo que se adapta a la semántica específica del dominio.
3. Acumulación de gradientes y precisión de la mezcla
   Establezca el tamaño de lote y el paso de acumulación de gradiente adecuados (por ejemplo. gradient_accumulation_steps), y utiliza técnicas de entrenamiento de precisión mixta fp16 y de comprobación de gradientes para garantizar la eficacia del entrenamiento y ahorrar memoria gráfica.
4. Configuración de formación distribuida
   Configure la formación distribuida con herramientas como Deepspeed para garantizar que los modelos de gran tamaño se ejecuten de forma eficiente en entornos de una o varias tarjetas.

4.2 Parámetros clave del entrenamiento

• Longitud de entrada
  • La longitud máxima de la consulta es de 512 caracteres.
  • La longitud máxima del pasaje se fija en 2048 tokens para aprovechar al máximo la capacidad del modelo BGE-M3 para procesar textos largos.
• Ritmo de aprendizaje y ciclos de entrenamiento
  Si la tasa de aprendizaje se fija en 1e-5, se entrenan 5 épocas para garantizar una convergencia suave del modelo.
• Destilación de conocimientos y funciones de pérdida
  Permitir la destilación de conocimientos (parámetro) knowledge_distillation True) y optimizar el modelo utilizando una función de pérdida (por ejemplo, m3_kd_loss) aplicable al modelo de incrustación.
• Acumulación de gradientes y precisión de la mezcla
  Al fijar el gradient_accumulation_stepsActivar --fp16 responder cantando --gradient_checkpointing etc. para lograr un equilibrio entre la estabilidad del entrenamiento y el uso de la memoria de vídeo.
• Otras estrategias de optimización
  Si el vector de incrustación normalizado (normalize_embeddings True) y la construcción de muestras negativas entre dispositivos (negatives_cross_device) para mejorar aún más la eficacia de la formación.

5. Indicadores de evaluación y análisis de impacto

5.1 Evaluación de los indicadores

Para evaluar plenamente la capacidad del modelo para recuperar y responder preguntas en el ámbito jurídico, solemos utilizar las siguientes métricas:

• Recall@K
  Mide el porcentaje de coincidencias correctas en los resultados de búsqueda Top-K. Recall@1, Recall@3 y Recall@6 son especialmente importantes en los sistemas de preguntas jurídicas.
• MRR (rango inverso medio)
  Refleja la posición de clasificación de la respuesta correcta en los resultados de la búsqueda; cuanto mayor sea el valor, más avanzada estará la respuesta correcta.
• NDCG (ganancia acumulada descontada normalizada)
  Tener en cuenta la relevancia y la clasificación de las respuestas permite una evaluación exhaustiva del rendimiento de recuperación del modelo.

5.2 Análisis de la eficacia

Utilizando los datos del ámbito jurídico como ejemplo, supongamos las siguientes métricas para el modelo antes y después del ajuste fino:

• Modelo baseRecall@1: 0,4499, MRR@1: 0,8998, NDCG@1: 0,8998
• Ajuste del modeloRecall@1: 0,4895, MRR@1: 0,9790, NDCG@1: 0,9790

Se puede observar que el modelo ajustado mejora casi 8% en la métrica MRR de Top-1, lo que indica que puede devolver resultados más precisos en escenarios de consultas jurídicas críticas, mejorando así de forma efectiva el rendimiento de todo el sistema de preguntas y respuestas o de recuperación jurídica.

6. Aplicaciones prácticas en el ámbito jurídico

6.1 Optimización específica para cada ámbito

En el ámbito jurídico, los textos no sólo incluyen mucha terminología, sino que también tienen un estilo de presentación estricto y fijo. El modelo Embedding afinado es capaz de:

• Comprensión precisa de la semántica profesional: Para analizar mejor los conceptos especializados de los instrumentos jurídicos, la jurisprudencia y los textos legales;
• Mayor precisión de las coincidencias: Correspondencia semántica eficaz y precisa entre las consultas de los usuarios y los textos jurídicos;
• Reducir los errores de búsquedaReducir la tasa de falsos positivos debidos a texto truncado o contexto insuficiente.

6.2 Mejora del rendimiento del sistema

Tras una puesta a punto, el sistema de preguntas y respuestas jurídicas y el sistema de recuperación de documentos fueron capaces de:

• Establezca correspondencias rápidas y precisas entre las consultas de los usuarios y los términos jurídicos o casos pertinentes;
• Mejorar la experiencia del usuario aumentando la velocidad de recuperación y la pertinencia de las respuestas;
• Proporcionar a abogados, jueces e investigadores jurídicos un soporte de información de alta calidad para facilitar la toma de decisiones y la investigación.

6.3 Escenarios de aplicación práctica

El modelo de incrustación ajustado puede utilizarse ampliamente en los siguientes escenarios:

• Sistema de preguntas y respuestas de inteligencia jurídica: A partir de las preguntas planteadas por el usuario, se buscan automáticamente los textos jurídicos y la jurisprudencia pertinentes y se ofrecen respuestas de referencia;
• sistema de recuperación de archivos: Recupere de forma eficiente información relevante de una gran biblioteca de documentos jurídicos y apoye el análisis de casos por parte de profesionales;
• Interpretación de leyes y reglamentos y asistencia en la toma de decisionesAnaliza automáticamente el contenido de las leyes para proporcionar apoyo semántico al asesoramiento jurídico y a los procesos de toma de decisiones.

7. Resumen

El ajuste fino de la incrustación es un método de reentrenamiento de modelos de incrustación preentrenados mediante el uso de datos de dominio profesional. En este artículo se explica cómo llevar a cabo el ajuste fino de Embedding en el ámbito jurídico desde varias perspectivas, como los antecedentes teóricos, la construcción de datos, el proceso de entrenamiento, el diseño de parámetros clave, los índices de evaluación y las aplicaciones prácticas. Tras el ajuste fino, el modelo no sólo puede captar mejor la semántica profesional jurídica, sino también mejorar significativamente el rendimiento general del sistema de preguntas y respuestas jurídicas y del sistema de recuperación de documentos, y proporcionar una solución más precisa y eficiente para el servicio de información jurídica.

Esperamos que este artículo le haya proporcionado ideas claras y coherentes para la enseñanza del ajuste fino en la incrustación y que le ayude a crear aplicaciones inteligentes más eficaces y precisas en el ámbito jurídico y otros campos profesionales.

Referencias:

• Guía RAG para aplicaciones eficientes: selección y ajuste de modelos de incrustación.
• Transformadores de frases Documentos relacionados y ejemplos prácticos
• Documentación oficial de Hugging Face y LlamaIndex