自露：知道何时仔细检查的AI

>自我反射检索 - 杰出的一代（自lag）：增强自适应检索和自我评价的LLM 大型语言模型（LLM）具有变革性，但是它们对参数知识的依赖通常会导致事实不准确。 检索增强的一代（RAG）旨在通过纳入外部知识来解决这一问题，但传统的抹布方法却遭受了局限性。 本文探讨了自我剥离，这是一种新颖的方法，可显着提高LLM质量和事实。

解决标准抹布

>

的缺点 标准抹布都会检索固定数量的段落，而不管有什么相关性。这导致了几个问题：

无关的信息：检索不必要的文档稀释了输出质量。

• 缺乏适应性：无法根据任务要求调整检索，从而导致绩效不一致。
由于缺乏有关知识集成的明确培训，
• 可能与检索到的信息不符。
缺乏自我评估：
• 没有评估检索到段落或产生的输出的质量或相关性的机制。> >有限的源归因：
不足的引用或指示生成的文本的源支持。
• 介绍自我剥离：自适应检索和自我反射
• > 通过整合自适应检索和自我反射，自我剥离可以增强LLM。与标准抹布不同，它仅在必要时才动态检索段落，并使用“检索令牌”。 至关重要的是，它采用特殊反思令牌（ISREL（相关），发行（支持）和ISUSE（UTILISTIONT））来评估其自己的发电过程。 自lag的关键特征包括：

按需检索：仅在需要时有效检索。

反射令牌：

使用ISREL，ISSUP和ISUSE令牌进行自我评估。

自我批评：
• >评估检索的段落相关性和输出质量。
端到端培训：
• 同时培训输出产生和反射令牌预测。
>可自定义的解码：
• 灵活调整检索频率和适应不同任务的频率。
• 自我剥离工作流

1. >>输入处理和检索决策：模型确定是否需要外部知识。 相关段落的检索
2. 如果需要，则使用猎犬模型（例如Contriever-MS Marco）检索相关段落。> >>并行处理和段生成：
生成器模型处理每个检索段落，创建具有相关批评令牌的多个延续候选者。
3. 自我批评和评估：
反射令牌评估每个生成的细分市场的相关性（ISREL），支持（ISUP）和实用程序（ISUSE）。
4. > 最佳段和输出的选择> >
段级梁搜索根据加权分数选择了最佳的输出序列，其中包含批评令牌概率。
5. 培训过程：一个两阶段的培训过程涉及训练评论家模型离线以生成反射令牌，然后使用这些令牌增强的数据来训练发电机模型。

的优势

自遮挡提供了几个关键优势：

提高了事实准确性：

按需检索和自我评价提高了更高的事实准确性。

• 增强相关性：自适应检索可确保仅使用相关信息。>
>更好的引用和可验证性：
• 详细的引用和评估提高了透明度和可信赖性。
>可自定义的行为：反射令牌允许特定于任务的调整。
• 有效的推断：离线评论模型培训降低了推理的开销。
• > langchain和langgraph
• 实现 >本文详细介绍了使用Langchain和Langgraph的实践实施，涵盖了依赖设置，数据模型定义，文档处理，评估器配置，抹布链设置，工作流程功能，工作流程构建和测试。 该代码演示了如何构建一个能够处理各种查询并评估其响应的相关性和准确性的自开具系统的系统。>

的限制

尽管有优势，但自我依rag仍有局限性：

• >不完全支持的输出：>输出可能并不总是由引用的证据完全支持。
• 可能发生事实错误的潜力：虽然改进，但仍然会发生事实错误。
模型尺寸折衷：
• 较小的型号有时在事实上可能要优于较大的模型。 >自定义权衡：调整反射令牌权重可能会影响输出的其他方面（例如流利度）。
• 结论

自lig代表了LLM技术的重大进步。通过将自适应检索与自我反射相结合，它解决了标准抹布的关键局限性，从而产生了更准确，相关和可验证的输出。 该框架的可自定义性质允许将其行为量身定制到各种应用程序中，使其成为需要高度事实准确性的各种任务的强大工具。 提供的Langchain和Langgraph实施提供了一个实用指南，用于构建和部署自lag系统。

>常见问题（常见问题解答）（原始文本的常见问题解答部分保留在此处。）

Q1。什么是自我剥离？

A.自我依rag（自我反射检索生成一代）是一个框架，可以通过将按需检索与自我反射相结合以提高事实准确性和相关性来改善LLM性能。>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> Q2。自lag与标准抹布有何不同？A.与标准抹布不同，仅在需要时自我剥离检索段落，使用反射令牌来批评其输出，并根据任务要求调整其行为。

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Q3。什么是反射令牌？

Q4。自lag的主要优点是什么？ Q5。自我遮挡能否完全消除事实不准确？

（注意：图像保持其原始格式和位置。）

以上是自露：知道何时仔细检查的AI的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！