Model bahasa besar LLM dan penjanaan peningkatan perolehan semula

LLM model bahasa besar biasanya dilatih menggunakan seni bina Transformer untuk meningkatkan keupayaan memahami dan menjana bahasa semula jadi melalui sejumlah besar data teks. Model ini digunakan secara meluas dalam chatbots, ringkasan teks, terjemahan mesin dan medan lain. Beberapa model bahasa besar LLM yang terkenal termasuk siri GPT OpenAI dan BERT Google.

Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan yang dipertingkatkan semula ialah teknologi yang menggabungkan pengambilan dan penjanaan. Ia menjana teks yang memenuhi keperluan dengan mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada korpora teks berskala besar dan menggunakan model generatif untuk menggabungkan semula dan menyusun maklumat ini. Teknik ini mempunyai pelbagai aplikasi, termasuk ringkasan teks, terjemahan mesin, penjanaan dialog dan tugasan lain. Dengan mengambil kesempatan daripada perolehan dan penjanaan, penjanaan dipertingkatkan semula dapat meningkatkan kualiti dan ketepatan penjanaan teks, sekali gus memainkan peranan penting dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi.

Dalam model bahasa besar LLM, penjanaan peningkatan perolehan dianggap sebagai cara teknikal yang penting untuk meningkatkan prestasi model. Dengan menyepadukan perolehan dan penjanaan, LLM boleh mendapatkan maklumat yang berkaitan dengan lebih berkesan daripada teks besar-besaran dan menjana teks bahasa semula jadi yang berkualiti tinggi. Cara teknikal ini boleh meningkatkan dengan ketara kesan penjanaan dan ketepatan model dan lebih memenuhi keperluan pelbagai aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi. Dengan menggabungkan perolehan dan penjanaan, model bahasa besar LLM dapat mengatasi beberapa batasan model generatif tradisional, seperti ketekalan dan kaitan kandungan yang dijana. Oleh itu, penjanaan penambahan semula mempunyai potensi besar dalam meningkatkan prestasi model dan dijangka memainkan peranan penting dalam penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi pada masa hadapan. . 1. Sediakan data

Pertama sekali, menyediakan sejumlah besar data teks ialah langkah penting dalam membina model bahasa besar LLM. Data ini termasuk data latihan dan data perolehan semula. Data latihan digunakan untuk melatih model, manakala data perolehan digunakan untuk mendapatkan maklumat yang berkaitan daripadanya. Untuk memenuhi keperluan kes penggunaan tertentu, data teks yang berkaitan boleh dipilih mengikut keperluan. Data ini boleh diperolehi daripada Internet, seperti artikel yang berkaitan, berita, siaran forum, dll. Memilih sumber data yang betul adalah penting untuk melatih model berkualiti tinggi. Untuk memastikan kualiti data latihan, data tersebut perlu dipraproses dan dibersihkan. Ini termasuk mengalih keluar hingar, menormalkan format teks, mengendalikan nilai yang hilang, dsb. Data yang telah dibersihkan boleh digunakan dengan lebih baik untuk melatih model dan meningkatkan ketepatan dan prestasi model. Selain itu

2. Latih model bahasa besar LLM

Gunakan rangka kerja model bahasa besar LLM sedia ada, seperti siri GPT OpenAI atau BERT Google, untuk melatih data latihan yang disediakan. Semasa proses latihan, penalaan halus boleh dilakukan untuk meningkatkan prestasi model untuk kes penggunaan tertentu.

3. Bina sistem perolehan semula

Untuk mencapai penjanaan peningkatan perolehan, adalah perlu untuk membina sistem perolehan untuk mendapatkan maklumat yang berkaitan daripada korpora teks berskala besar. Teknologi enjin carian sedia ada boleh digunakan, seperti carian berasaskan kata kunci atau kandungan. Di samping itu, teknologi pembelajaran mendalam yang lebih maju, seperti model perolehan berasaskan Transformer, juga boleh digunakan untuk meningkatkan hasil carian semula. Teknologi ini boleh memahami dengan lebih baik niat pertanyaan pengguna dengan menganalisis maklumat semantik dan kontekstual serta mengembalikan hasil yang berkaitan dengan tepat. Melalui pengoptimuman dan lelaran berterusan, sistem perolehan boleh mendapatkan semula maklumat yang berkaitan dengan keperluan pengguna secara cekap dalam korpora teks berskala besar.

4. Gabungkan sistem perolehan semula dan model bahasa besar LLM

Gabungkan sistem perolehan semula dan model bahasa besar LLM untuk mencapai penjanaan perolehan yang dipertingkatkan. Pertama, sistem perolehan digunakan untuk mendapatkan maklumat yang berkaitan daripada korpus teks berskala besar. Kemudian, model bahasa besar LLM digunakan untuk menyusun semula dan menggabungkan maklumat ini untuk menghasilkan teks yang memenuhi keperluan. Dengan cara ini, ketepatan dan kepelbagaian teks yang dijana boleh dipertingkatkan untuk memenuhi keperluan pengguna dengan lebih baik.

5. Pengoptimuman dan Penilaian

Untuk memenuhi keperluan kes penggunaan tertentu, kami boleh mengoptimumkan dan menilai model bahasa besar LLM yang disesuaikan. Untuk menilai prestasi model, anda boleh menggunakan penunjuk penilaian seperti ketepatan, ingat semula dan skor F1. Selain itu, kami juga boleh menggunakan data daripada senario aplikasi sebenar untuk menguji kepraktisan model.

Contoh 1: Model bahasa besar LLM untuk ulasan filem

Andaikan kita ingin menyesuaikan model bahasa besar LLM untuk ulasan filem, biarkan pengguna memasukkan nama filem, dan kemudian model itu boleh menjana ulasan untuk filem itu.

Pertama, kita perlu menyediakan data latihan dan mendapatkan semula data. Artikel ulasan filem, berita, siaran forum dan lain-lain yang berkaitan boleh diperoleh daripada Internet sebagai data latihan dan data perolehan.

Kemudian, kita boleh menggunakan rangka kerja siri GPT OpenAI untuk melatih model bahasa besar LLM. Semasa proses latihan, model boleh diperhalusi untuk tugas semakan filem, seperti melaraskan perbendaharaan kata, korpus, dsb.

Seterusnya, kami boleh membina sistem perolehan semula berasaskan kata kunci untuk mendapatkan maklumat yang berkaitan daripada korpora teks berskala besar. Dalam contoh ini, kita boleh menggunakan tajuk filem sebagai kata kunci untuk mendapatkan ulasan yang berkaitan daripada data latihan dan data perolehan semula.

Akhir sekali, kami menggabungkan sistem perolehan semula dengan model bahasa besar LLM untuk mencapai penjanaan perolehan semula yang dipertingkatkan. Khususnya, anda boleh mula-mula menggunakan sistem mendapatkan semula untuk mendapatkan ulasan yang berkaitan dengan tajuk filem daripada korpus teks berskala besar, dan kemudian menggunakan model bahasa besar LLM untuk menyusun semula dan menggabungkan ulasan ini untuk menghasilkan teks yang memenuhi keperluan.

Berikut ialah contoh kod untuk melaksanakan proses di atas menggunakan Python dan perpustakaan GPT:

<code>import torch  from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel    # 准备训练数据和检索数据  train_data = [... # 训练数据]  retrieval_data = [... # 检索数据]    # 训练LLM大语言模型  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-large')  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-large')  model.train()  input_ids = tokenizer.encode("电影名称", return_tensors='pt')  output = model(input_ids)  output_ids = torch.argmax(output.logits, dim=-1)  generated_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)    # 使用检索系统获取相关评论  retrieved_comments = [... # 从大规模文本语料库中检索与电影名称相关的评论]    # 结合检索系统和LLM大语言模型生成评论  generated_comment = "".join(retrieved_comments) + " " + generated_text</code>

Contoh 2: Bantu pengguna menjawab soalan tentang pengaturcaraan

Pertama, kami memerlukan sistem perolehan semula yang mudah, seperti menggunakan Elasticsearch. Kami kemudiannya boleh menulis kod menggunakan Python untuk menyambung model LLM ke Elasticsearch dan memperhalusinya. Berikut ialah kod contoh mudah:

<code># 导入所需的库import torchfrom transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizerfrom elasticsearch import Elasticsearch# 初始化Elasticsearch客户端es = Elasticsearch()# 加载GPT-2模型和tokenizertokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")# 定义一个函数，用于通过Elasticsearch检索相关信息def retrieve_information(query):    # 在Elasticsearch上执行查询    # 这里假设我们有一个名为"knowledge_base"的索引    res = es.search(index="knowledge_base", body={"query": {"match": {"text": query}}})    # 返回查询结果    return [hit['_source']['text'] for hit in res['hits']['hits']]# 定义一个函数，用于生成文本，并利用检索到的信息def generate_text_with_retrieval(prompt):    # 从Elasticsearch检索相关信息    retrieved_info = retrieve_information(prompt)    # 将检索到的信息整合到输入中    prompt += " ".join(retrieved_info)    # 将输入编码成tokens    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")    # 生成文本    output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)    # 解码生成的文本    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)    return generated_text# 用例：生成回答编程问题的文本user_query = "What is a function in Python?"generated_response = generate_text_with_retrietrieved_response = generate_text_with_retrieval(user_query)# 打印生成的回答print(generated_response)</code>

Contoh kod Python ini menunjukkan cara menggunakan model GPT-2 bersama-sama dengan Elasticsearch untuk mencapai penjanaan yang dipertingkatkan semula. Dalam contoh ini, kami menganggap bahawa terdapat indeks yang dipanggil "knowledge_base" yang menyimpan maklumat berkaitan pengaturcaraan. Dalam fungsi retrieve_information, kami melaksanakan pertanyaan Elasticsearch yang mudah, dan kemudian dalam fungsi generate_text_with_retrieval, kami menyepadukan maklumat yang diambil dan menjana jawapan menggunakan model GPT-2.

Apabila pengguna bertanya soalan tentang fungsi Python, kod tersebut mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada Elasticsearch, menyepadukannya ke dalam pertanyaan pengguna, dan kemudian menggunakan model GPT-2 untuk menjana jawapan.

Atas ialah kandungan terperinci Model bahasa besar LLM dan penjanaan peningkatan perolehan semula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!