Selbstschnellung: KI, die weiß, wann man es untersucht

selbst reflektierende relieval-ägmentierte Generation (Selbstschnellung): Verbesserung von LLMs mit adaptivem Abruf und Selbstkritik

große Sprachmodelle (LLMs) sind transformativ, aber ihre Abhängigkeit von parametrischem Wissen führt häufig zu sachlichen Ungenauigkeiten. Abruf (RAGMent-Augmented Generation) zielt darauf ab, dies durch Einbeziehung externer Kenntnisse zu beheben, aber traditionelle Lag-Methoden leiden unter Einschränkungen. In diesem Artikel wird die Selbstabschnitte untersucht, einen neuartigen Ansatz, der die Qualität und Tatsache die LLM-Qualität und die Fakten erheblich verbessert.

adressieren die Mängel von Standard -Lappen

Standard Rag holt unabhängig von der Relevanz eine feste Anzahl von Passagen ab. Dies führt zu mehreren Problemen:

• irrelevante Informationen:
Abrufen unnötiger Dokumente verdünnt die Ausgangsqualität.
• Mangel an Anpassungsfähigkeit:
Unfähigkeit, das Abrufen anhand von Aufgabenanforderungen anpassen zu können, führt zu einer inkonsistenten Leistung.
• Inkonsistente Ausgänge:
generierter Text stimmt aufgrund eines expliziten Schulungsausbildungsausschusses möglicherweise nicht mit abgerufenen Informationen überein.
• .
Abwesenheit einer Selbstbewertung:
• Kein Mechanismus zur Bewertung der Qualität oder Relevanz von abgerufenen Passagen oder der erzeugten Ausgabe.
Begrenzte Quellenbeschreibung:

Unzureichend Zitat oder Hinweis auf die Quellenunterstützung für generierten Text.

Einführung selbstschnell: adaptives Abruf und Selbstreflexion

Selbstrag verbessert LLMs durch Integration von adaptivem Abruf und Selbstreflexion. Im Gegensatz zu Standard Rag wird die Passagen dynamisch nur bei Bedarf dynamisch abgerufen, wobei ein "Token abrufen". Entscheidend ist, dass es spezielle Reflexions -Token verwendet - Isrel (Relevanz), ISSUP (Support) und Isuse (Dienstprogramm) -, um seinen eigenen Erzeugungsprozess zu bewerten.

Schlüsselmerkmale der Selbstschnellung gehören:
On-Demand-Abruf:
• Effizientes Abrufen nur bei Bedarf.
Reflexionstoken:
• Selbstbewertung mit ISREL-, ISSUP- und ISUSUSE-Token.
Selbstkritärte:
• Bewertung der Relevanz und Ausgangsqualität der abgerufenen Passage.
End-to-End-Training:
• gleichzeitiges Training der Ausgabegenerierung und Reflexionstoken Vorhersage.
anpassbare Decodierung:

Flexible Einstellung der Abruffrequenz und Anpassung an verschiedene Aufgaben.

Der Selbst-Rag-Workflow

1. Eingabebereich und Abrufentscheidung: Das Modell bestimmt, ob externes Wissen erforderlich ist.
2. Abrufen relevanter Passagen: Bei Bedarf werden relevante Passagen unter Verwendung eines Retriever-Modells (z. B. Contriever-MS Marco) abgerufen.
3. Parallele Verarbeitung und Segmentgenerierung: Der Generatormodell verarbeitet jede abgerufene Passage, wodurch mehrere Fortsetzungskandidaten mit zugehörigen Kritik -Token erzeugt werden.
4. Selbstkritärung und Bewertung: Reflexionstoken bewerten die Relevanz (ISREL), Unterstützung (ISSUP) und Nützlichkeit (ISUS) jedes generierten Segments.
5. Auswahl des besten Segments und Ausgangs: Eine Strahlsuche auf Segmentebene wählt die beste Ausgangssequenz basierend auf einer gewichteten Punktzahl aus, die Kritik-Token-Wahrscheinlichkeiten enthält.
6. Trainingsprozess: Ein zweistufiger Schulungsprozess beinhaltet das Training eines Kritikermodells offline, um Reflexions-Token zu generieren, gefolgt von der Schulung des Generatormodells unter Verwendung von Daten, die mit diesen Token erweitert wurden.

Vorteile der Selbstschnellung

Selbstweite bietet mehrere wichtige Vorteile:

• Verbesserte sachliche Genauigkeit: On-Demand-Abruf und Selbstkritik führen zu einer höheren sachlichen Genauigkeit.
• Verbesserte Relevanz: adaptives Abrufen stellt sicher, dass nur relevante Informationen verwendet werden.
• Besseres Zitat und Überprüfbarkeit: detaillierte Zitate und Bewertungen verbessern Transparenz und Vertrauenswürdigkeit.
• Anpassbares Verhalten: Reflexionstoken ermöglichen aufgabenspezifische Anpassungen.
• Effiziente Inferenz: Offline -Kritiker -Modelltraining reduziert den Inferenzaufwand.

Implementierung mit Langchain und Langgraph

Der Artikel beschreibt eine praktische Implementierung mit Langchain und Langgraph, die Abhängigkeitsaufbau, Datenmodelldefinition, Dokumentenverarbeitung, Evaluator -Konfiguration, Rag -Ketten -Setup, Workflow -Funktionen, Workflow -Konstruktion und Tests abdeckt. Der Code zeigt, wie ein Selbstabschnittsystem erstellt wird, das verschiedene Abfragen bearbeiten und die Relevanz und Genauigkeit seiner Antworten bewertet.

Einschränkungen der Selbstschnellung

Trotz ihrer Vorteile hat die Selbstschnellung Einschränkungen:

• Nicht vollständig unterstützte Ausgänge: Ausgänge werden möglicherweise nicht immer vollständig durch die zitierten Beweise unterstützt.
• Potenzial für Faktenfehler: Während verbessert, können noch faktuelle Fehler auftreten.
• Modellgröße Kompromisse: kleinere Modelle können manchmal größere in sachlich präzise übertreffen.
• Anpassungsabfälle: Reflexionstypengewichte können andere Aspekte des Ausgangs beeinflussen (z. B. Fluenz).

Schlussfolgerung

Selbstkanal stellt einen erheblichen Fortschritt in der LLM-Technologie dar. Durch die Kombination von adaptivem Abruf mit Selbstreflexion befasst es sich mit den wichtigsten Einschränkungen des Standardlags, was zu genaueren, relevanteren und überprüfbaren Ausgängen führt. Die anpassbare Natur des Frameworks ermöglicht es, ihr Verhalten auf verschiedene Anwendungen anzupassen, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug für verschiedene Aufgaben macht, die eine hohe sachliche Genauigkeit erfordern. Die bereitgestellte Implementierung von Langchain und Langgraph bietet einen praktischen Leitfaden zum Aufbau und Bereitstellen von Selbstschnellsystemen.

häufig gestellte Fragen (FAQs) (Der FAQS -Abschnitt aus dem Originaltext wird hier aufbewahrt.)

Q1. Was ist Selbstschnellung?

Q2. Wie unterscheidet sich die Selbstschnellung von Standardlagen?

Q3. Was sind Reflexionstoken?

Q4. Was sind die Hauptvorteile der Selbstabschnitte?

Q5. Kann Selbstabbau sachliche Ungenauigkeiten vollständig beseitigen?

(Hinweis: Das Bild bleibt in seinem ursprünglichen Format und Ort.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSelbstschnellung: KI, die weiß, wann man es untersucht. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!