Verbesserung der QA in der Telekommunikation mit QMOS

Grosse Sprachmodelle (LLMs) haben verändert, wie wir Frage-Antwort-Systeme (QA) angehen. Diese Modelle sind gut darin, harte Fragen in vielen verschiedenen Bereichen zu beantworten. Aber wenn es um spezifische Bereiche wie Telekommunikation geht, gibt's extra Herausforderungen. Die Begriffe, die in der Telekommunikation verwendet werden, können technisch und verwirrend sein, und genaue Antworten zu finden kann tough sein.

Aktuelle Studien haben gezeigt, dass LLMs wie GPT-3.5 bei Fragen zur Telekommunikation gut abschneiden und eine hohe Genauigkeit erreichen. Doch die Notwendigkeit, leistungsstarke Computer zum Ausführen dieser Modelle zu nutzen, macht sie im Alltag schwer einsetzbar. In diesem Artikel geht's um eine neue Methode namens QMOS, die darauf abzielt, die Leistung von LLMs bei Multiple-Choice-Fragen in der Telekommunikation zu verbessern. Wir konzentrieren uns darauf, kleinere, offene Modelle wie Phi-2 und Falcon-7B zu nutzen und kombinieren sie mit einem speziellen Framework, um unseren Ansatz effektiver zu machen.

#Herausforderungen in der Telekommunikations-QA

Telekommunikationsstandards können kompliziert sein. Sie beinhalten oft Akronyme und spezielle Begriffe, die LLMs verwirren können. Diese Modelle haben oft Schwierigkeiten mit Multiple-Choice-Fragen (MCQs), da sie manchmal zu sehr darauf achten, wo die Antwort steht, anstatt auf den Inhalt selbst. Ausserdem, da sich die Technologie ständig schnell verändert, müssen LLMs oft regelmässig aktualisiert werden, um relevant zu bleiben.

#Unser Ansatz: QMOS

Unsere Forschung nutzt die QMOS-Methode. Dabei werden verschiedene Techniken kombiniert, um kleinen Sprachmodellen zu helfen, Fragen zur Telekommunikation besser zu beantworten. Die Hauptideen hinter QMOS sind:

1. Verwendung verschiedener Einbettungsmodelle: Durch den Einsatz mehrerer Einbettungsmodelle können wir mehr Informationen aus den abgerufenen Dokumenten gewinnen. Das hilft, die richtigen Informationen für die Fragen zu erfassen, die wir beantworten möchten.

2. Verbesserung von Abkürzungswörterbüchern: Da in der Telekommunikation viele Abkürzungen verwendet werden, haben wir unser Wörterbuch dieser Begriffe erweitert, um so viele wie möglich zu erfassen. Das hat unsere Erfolgsquote erheblich gesteigert.

3. Prompt-Design: Wir entwerfen sorgfältig Prompts, die das Modell anleiten, wie es durch die bereitgestellten Dokumente denken soll. Das hilft dem Modell, die richtigen Antworten zuverlässiger zu finden.

4. Feinabstimmung mit einer fokussierten Verlustfunktion: Wir passen eines unserer Modelle, Phi-2, mit einer spezifischen Verlustfunktion an, die sich nur auf den Antwortteil einer Frage konzentriert. Das hilft dem Modell, besser zu lernen.

5. Batch-Shuffle-Technik: Wir haben eine Methode implementiert, die die Reihenfolge der Antwortoptionen in MCQs ändert. Das hilft, eine häufige Verzerrung zu reduzieren, bei der das Modell bestimmte Antwortpositionen bevorzugt, was zu genaueren Ergebnissen führt.

#Bedeutung kleiner Modelle

Kleine Modelle wie Phi-2 und Falcon-7B können gute Alternativen zu grösseren Modellen sein. Sie benötigen oft weniger Ressourcen, laufen schneller und sind einfacher für spezifische Aufgaben anzupassen. In unseren Studien haben wir festgestellt, dass Phi-2, obwohl es kleiner als Modelle wie GPT-3.5 ist, trotzdem beeindruckende Ergebnisse erzielen kann, wenn es mit den richtigen Techniken kombiniert wird.

#Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation, oder RAG, ist eine Technik, die hilft, wie Modelle Fragen beantworten, zu verbessern, indem externe Informationen herangezogen werden. Statt sich nur auf das zu verlassen, was das Modell weiss, ermöglicht RAG dem Modell, auf hilfreiche Texte zuzugreifen, die Kontext für die jeweilige Frage bieten.

#Dokumentenaufteilung und Chunking

In RAG müssen wir die relevanten Teile grosser Dokumente finden. Dazu zerlegen wir die Dokumente in kleinere Abschnitte. Jeder Abschnitt wird dann in Chunks einer bestimmten Grösse unterteilt, sodass jeder Chunk bedeutungsvolle Informationen enthält. Wir vermeiden es, weniger informative Abschnitte wie Inhaltsverzeichnisse einzuschliessen. So schaffen wir Chunks, die das Modell leichter verarbeiten kann.

#Erstellung von Embeddings

Um bei der Zuordnung von Fragen zu den richtigen Chunks zu helfen, erstellen wir Embeddings, die numerische Darstellungen des Textes sind. Wir verwenden leistungsstarke Modelle, um diese Embeddings zu erstellen, was den Vergleich während des Retrieval-Prozesses erleichtert.

#Chunk-Retrieval

Für das Abrufen von Chunks verwenden wir eine Methode namens k-Nearest Neighbors, die nach den ähnlichsten Chunks zur gegebenen Frage sucht. Das hilft uns, relevante Informationen aus verschiedenen Dokumenten zu holen, um einen besseren Kontext für das Modell zu schaffen.

#Effektive Prompts erstellen

Wie wir die Prompts gestalten, ist wichtig für die Leistung der Modelle. Indem wir die Fragen wiederholen und relevanten Kontext einfügen, können wir die Modelle anleiten, genauere Antworten zu liefern.

Beim Erstellen unserer Prompts konzentrieren wir uns auch auf die Verwendung von Abkürzungen. Indem wir diese in unsere Prompts einfügen, können wir dem Modell helfen, Fragen zu Telekommunikationsstandards besser zu verstehen und zu beantworten.

#Feinabstimmung der Modelle

Um unsere Modelle feinabzustimmen, verwenden wir eine Technik namens Low-Rank Adaptation (LoRA). Diese Methode erlaubt es uns, das Modell anzupassen, ohne alles daran ändern zu müssen. Es ist eine ressourcenschonende Möglichkeit, dem Modell zu helfen, im Bereich Telekommunikation besser zu lernen.

In unseren Experimenten haben wir verschiedene Möglichkeiten zur Feinabstimmung des Modells ausprobiert und festgestellt, dass die Fokussierung auf die Antworten während des Trainings zu einer besseren Leistung führte.

#Umgang mit Multiple-Choice-Fragen

Eine der Herausforderungen bei der Verwendung von LLMs für MCQs ist, dass sie oft bestimmte Antwortpositionen aufgrund von Verzerrungen bevorzugen. Um dem entgegenzuwirken, haben wir unsere Batch-Shuffle-Technik eingeführt. Diese Methode umfasst die Erstellung mehrerer Prompts für jede Frage, wobei jede Eingabe die Optionen in einer anderen Reihenfolge anzeigt. So können wir eine zuverlässigere Auswahl an Antworten vom Modell sammeln.

Dadurch haben wir eine signifikante Steigerung von Genauigkeit und Effizienz während der Inferenz festgestellt.

#Bewertung unserer Methoden

Wir haben unseren Ansatz mit einer Teilmenge von Fragen zur Telekommunikation getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass unsere Modelle ihre anfänglichen Genauigkeitswerte nach der Implementierung des QMOS-Frameworks erheblich übertreffen konnten.

Für das Phi-2-Modell begannen wir mit einer Genauigkeit von etwa 42,07%, aber mit RAG und Feinabstimmung haben wir das auf 76,90% erhöht. Und durch die weitere Anwendung unserer Batch-Shuffle-Methode stieg die Genauigkeit auf beeindruckende 81,65%.

Für das Falcon-7B-Modell starteten wir bei 24,51% Genauigkeit. Durch die Nutzung von RAG zur Kontextsammlung und das Entfernen von Optionen im Prompt haben wir das auf 49,93% erhöht. Das zeigt, dass, obwohl das Falcon-7B-Modell grösser ist, unser Ansatz die Leistung deutlich steigern kann, ohne dass umfangreiche Feinabstimmungen erforderlich sind.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Studie, wie kleine Modelle sowohl effektiv als auch effizient für QA-Aufgaben im Bereich Telekommunikation sein können. Durch die Nutzung unserer QMOS-Methode, die verschiedene Techniken wie RAG, Prompt-Engineering und innovative Ansätze zur Handhabung von MCQs umfasst, haben wir gezeigt, dass kleinere Modelle mit grösseren Modellen konkurrieren können, während sie weniger rechnerische Ressourcen benötigen.

In Zukunft wollen wir die Einbettungsmodelle weiter für die Telekommunikation anpassen und unser QMOS-Framework an anderen Datensätzen und Modellen testen. Unser Ansatz könnte zu neuen Möglichkeiten führen, effektive QA-Systeme zu erstellen, die breit und effizient in der sich ständig verändernden Telekommunikationslandschaft operieren können.