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

gro?e Sprachmodelle (LLMs) sind transformativ, aber ihre Abh?ngigkeit von parametrischem Wissen führt h?ufig zu sachlichen Ungenauigkeiten. Abruf (RAGMent-Augmented Generation) zielt darauf ab, dies durch Einbeziehung externer Kenntnisse zu beheben, aber traditionelle Lag-Methoden leiden unter Einschr?nkungen. In diesem Artikel wird die Selbstabschnitte untersucht, einen neuartigen Ansatz, der die Qualit?t und Tatsache die LLM-Qualit?t und die Fakten erheblich verbessert.

adressieren die M?ngel von Standard -Lappen

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

• irrelevante Informationen:
Abrufen unn?tiger Dokumente verdünnt die Ausgangsqualit?t.
• Mangel an Anpassungsf?higkeit:
Unf?higkeit, das Abrufen anhand von Aufgabenanforderungen anpassen zu k?nnen, führt zu einer inkonsistenten Leistung.
• Inkonsistente Ausg?nge:
generierter Text stimmt aufgrund eines expliziten Schulungsausbildungsausschusses m?glicherweise nicht mit abgerufenen Informationen überein.
• .
Abwesenheit einer Selbstbewertung:
• Kein Mechanismus zur Bewertung der Qualit?t 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 geh?ren:
On-Demand-Abruf:
• Effizientes Abrufen nur bei Bedarf.
Reflexionstoken:
• Selbstbewertung mit ISREL-, ISSUP- und ISUSUSE-Token.
Selbstkrit?rte:
• Bewertung der Relevanz und Ausgangsqualit?t 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 zugeh?rigen Kritik -Token erzeugt werden.
4. Selbstkrit?rung 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 w?hlt die beste Ausgangssequenz basierend auf einer gewichteten Punktzahl aus, die Kritik-Token-Wahrscheinlichkeiten enth?lt.
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 h?heren 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 erm?glichen 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 Abh?ngigkeitsaufbau, 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.

Einschr?nkungen der Selbstschnellung

Trotz ihrer Vorteile hat die Selbstschnellung Einschr?nkungen:

• Nicht vollst?ndig unterstützte Ausg?nge: Ausg?nge werden m?glicherweise nicht immer vollst?ndig durch die zitierten Beweise unterstützt.
• Potenzial für Faktenfehler: W?hrend verbessert, k?nnen noch faktuelle Fehler auftreten.
• Modellgr??e Kompromisse: kleinere Modelle k?nnen manchmal gr??ere in sachlich pr?zise übertreffen.
• Anpassungsabf?lle: Reflexionstypengewichte k?nnen 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 Einschr?nkungen des Standardlags, was zu genaueren, relevanteren und überprüfbaren Ausg?ngen führt. Die anpassbare Natur des Frameworks erm?glicht 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.

h?ufig 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 vollst?ndig beseitigen?

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

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