Розпочати подорож зі створення мого портфоліо-проекту Consilium стало для мене глибоким і захоплюючим досвідом, що приніс не лише труднощі, а й цінні уроки. Consilium — це генеративна модель, розроблена для допомоги в питанні тлумачення Уругвайської Конституції, з метою подолати бар'єр між юридичними текстами та тими, хто шукає зрозуміліші трактування закону. Оглядаючи цей шлях, я хочу подивитись не тільки на технічні труднощі, а й на ті уроки, які я здобув.
Початок: Що стало натхненням для Consilium?
Ідея Consilium виникла з мого особистого інтересу до права та технологій. Як студент машинного навчання, я завжди був захоплений тим, як штучний інтелект можна застосувати в таких складних сферах, як право. Я хотів створити інструмент, який міг би обробляти юридичні тексти в змістовний спосіб, надавати допомогу у їх розумінні і навіть пропонувати потенційні рішення для реальних юридичних проблем.
Я вирішив зосередитись на Уругвайській Конституції як основному наборі даних, що став переді мною як унікальними можливостями, так і викликами. Моє початкове дослідження та планування зосереджувалися на тому, як найкраще змоделювати ці дані та який підхід буде найбільш ефективним. Я вже визначив, що GPT-2, трансформерна модель мови, буде найкращим вибором завдяки її здатності генерувати зв'язний та контекстно релевантний текст.
Труднощі: Дані, вибір моделі та подолання перешкод
Збір і підготовка даних
Однією з перших проблем, з якими я зіткнувся, став збір комплексного і структурованого набору даних, що включав питання, пов'язані з Конституцією. Оскільки у мене не було доступу до вже існуючих наборів даних для цієї конкретної мети, я мусив створити дані самостійно. Це вимагало годин перегляду юридичних текстів, виокремлення найбільш релевантних статей та формулювання питань, які могли б перевірити здатність моделі коректно інтерпретувати юридичну мову. Створення цього набору даних було трудомістким процесом, але також дуже корисним, оскільки я міг контролювати зміст і забезпечити його актуальність для завдання моделі.
Вибір моделі та проблеми з тренуванням
Вибір GPT-2 для цього завдання був відносно простим, але тренування моделі мало свої труднощі. Через обмежений розмір моїх даних (спочатку лише 25 статей) я змушений був ретельно обирати кількість епох для уникнення перенавчання, водночас намагаючись досягти значущих результатів.
Тренування зайняло більше часу, ніж я очікував, і результати на початкових етапах не були ідеальними. Деякі відповіді були надто розпливчастими або недостатньо точними. Я мусив коригувати гіперпараметри та експериментувати з різними стратегіями тренування, щоб покращити якість генерованих відповідей.
Робота без валідаційного набору даних
Ще однією проблемою було відсутність валідного набору даних. Оскільки проект мав обмеження за часом (5 тижнів), у мене не було ресурсів для розділення набору даних на тренувальні та валідаційні набори. Це могло призвести до перенавчання, але я змушений був працювати в таких умовах. Я зосередився на створенні різноманітних запитань, щоб допомогти моделі якомога краще узагальнити, незважаючи на це обмеження.
Досягнення: Що вдалося зробити
Незважаючи на труднощі, є кілька аспектів Consilium, якими я пишаюсь. По-перше, я зміг створити модель з нуля, починаючи з збору даних і закінчуючи її розгортанням. Здатність моделі генерувати досить точні відповіді на юридичні питання була великим досягненням, особливо з урахуванням обмеженості даних для тренування.
Дизайн FastAPI бекенду став ще однією перемогою. Він забезпечував чистий інтерфейс між користувачем і моделлю, обробляючи POST запити та повертаючи відповіді у структурованому форматі JSON.
Зберігаючи простоту та ефективність бекенду, я зміг зосередитись на більш складних аспектах тренування моделі та її інференції.
Додатково, створення схеми високого рівня для пояснення взаємодії між фронтендом, бекендом та моделлю стало корисним не лише для проекту, а й для чіткого комунікування моєї роботи під час захисту проекту.
Невдачі та уроки, які я засвоїв
Хоча проект загалом був успішним, без сумніву, були аспекти, які не пішли за планом. Одним з найбільших викликів було оброблення крайніх випадків у юридичних питаннях. Модель іноді мала труднощі з дуже нюансованими або складними запитами, особливо коли відповіді вимагали глибшого розуміння закону.
Іншим напрямом для вдосконалення є якість даних. Хоча я сам створював набір даних, все ж є області, де додаткові дані могли б покращити продуктивність моделі. Маючи більший і більш різноманітний набір даних, я міг би ефективніше налаштувати модель, що дозволило б досягти кращого узагальнення та зменшити упередженість.
Один з ключових уроків цього проекту — це важливість поетапного розвитку. Тренування моделі ШІ рідко буває одноетапним процесом, і я усвідомив цінність експериментів з різними підходами, відлагодженням та постійним поліпшенням продуктивності моделі.
Що чекає на Consilium?
Озираючись у майбутнє, є кілька способів підняти Consilium на новий рівень. По-перше, я планую розширити набір даних, додавши більше статей закону та, можливо, інші юридичні тексти. Це вимагатиме не лише більше даних, але й додаткового налаштування моделі, щоб вона могла працювати з більш широким спектром юридичних питань. Також я хотів би додати валідаційний набір даних у майбутні версії моделі, щоб покращити її точність та продуктивність. Використання валідаційного набору допомогло б забезпечити хороше узагальнення моделі і не дозволити їй просто запам'ятовувати дані.
Цей проект все ще в процесі розробки, і наразі розглядаються наступні функції:
- Підтримка кількох мов: Додати підтримку іспанської та російської мов, щоб зробити модель доступною для ширшої аудиторії.
- Розширений набір даних: Завершити поточний набір даних і додати нові юридичні тексти для покращення покриття та корисності моделі.
- Оптимізація завантаження даних: Підвищити ефективність обробки тренувальних даних для швидшої продуктивності.
- Зручна веб-сторінка: Створити інтерактивний веб-інтерфейс для спрощення взаємодії з моделлю.
- Тонке налаштування гіперпараметрів: Покращити продуктивність моделі за допомогою систематичного налаштування гіперпараметрів і суворих оцінних метрик для забезпечення надійності.
- Автоматизований набір даних: Подальше спрощення процесу генерування та варіації наборів даних для заощадження часу та зменшення ручної праці.
- Валідаційний набір даних: Створити окремий валідаційний та тестовий набір даних для оцінки продуктивності моделі без перекриття з тренувальними даними, щоб забезпечити хороше узагальнення моделі на невідомих даних.
- Покращена документація: Додати відсутні деталі налаштування для тренування моделі, оскільки поточна документація не охоплює весь процес.
Етичні наслідки: що я дізнався про ШІ та право
Ключовим аспектом цього проекту було врахування етичних наслідків використання ШІ у правовій сфері. Я зрозумів, що модель ніколи не зможе замінити експертизу правового професіонала, і важливо донести це до користувачів. Також є ризик упередженості в тренувальних даних, що може призвести до викривлених або несправедливих тлумачень закону. Це питання, яке я планую вирішити шляхом диверсифікації даних і забезпечення їх максимальної представницькості.
Крім того, дезінформація є серйозною проблемою, коли йдеться про юридичні тлумачення.
Важливо, щоб користувачі розуміли, що Consilium — це інструмент, який допомагає, а не джерело остаточних юридичних порад.
Висновок: Роздуми про моє зростання
Створення Consilium стало трансформаційним досвідом, не лише з точки зору технічних знань, але й у плані навчання підходам до вирішення проблем, розв'язування завдань та збереження стійкості перед труднощами. Проект змусив мене критично оцінити як можливості, так і обмеження ШІ, і я здобув цінні знання про застосування машинного навчання в реальних сферах, таких як право.
В кінцевому підсумку, Consilium — це більше, ніж просто проект для портфоліо. Це моє зростання як розробника машинного навчання, моя здатність вирішувати складні проблеми і моя відданість створенню значущих рішень. Я з нетерпінням чекаю на продовження вдосконалення проекту і спостереження за тим, як він буде розвиватися в майбутньому.
Перекладено з: Building Consilium: A Retrospective on My Journey to Create a Legal QA Model