>自我反射檢索 - 杰出的一代(自lag):增強(qiáng)自適應(yīng)檢索和自我評(píng)價(jià)的LLM 大型語言模型(LLM)具有變革性,但是它們對(duì)參數(shù)知識(shí)的依賴通常會(huì)導(dǎo)致事實(shí)不準(zhǔn)確。 檢索增強(qiáng)的一代(RAG)旨在通過納入外部知識(shí)來解決這一問題,但傳統(tǒng)的抹布方法卻遭受了局限性。 本文探討了自我剝離,這是一種新穎的方法,可顯著提高LLM質(zhì)量和事實(shí)。
解決標(biāo)準(zhǔn)抹布
>的缺點(diǎn) 標(biāo)準(zhǔn)抹布都會(huì)檢索固定數(shù)量的段落,而不管有什么相關(guān)性。這導(dǎo)致了幾個(gè)問題:
無關(guān)的信息:- 缺乏適應(yīng)性:無法根據(jù)任務(wù)要求調(diào)整檢索,從而導(dǎo)致績效不一致。 由于缺乏有關(guān)知識(shí)集成的明確培訓(xùn),
- 可能與檢索到的信息不符。 缺乏自我評(píng)估:
- 沒有評(píng)估檢索到段落或產(chǎn)生的輸出的質(zhì)量或相關(guān)性的機(jī)制。
> >有限的源歸因: 不足的引用或指示生成的文本的源支持。 - 介紹自我剝離:自適應(yīng)檢索和自我反射
- > 通過整合自適應(yīng)檢索和自我反射,自我剝離可以增強(qiáng)LLM。與標(biāo)準(zhǔn)抹布不同,它僅在必要時(shí)才動(dòng)態(tài)檢索段落,并使用“檢索令牌”。 至關(guān)重要的是,它采用特殊反思令牌(ISREL(相關(guān)),發(fā)行(支持)和ISUSE(UTILISTIONT))來評(píng)估其自己的發(fā)電過程。 自lag的關(guān)鍵特征包括:
按需檢索:僅在需要時(shí)有效檢索。
反射令牌:
使用ISREL,ISSUP和ISUSE令牌進(jìn)行自我評(píng)估。
- 自我批評(píng):
- >評(píng)估檢索的段落相關(guān)性和輸出質(zhì)量。 端到端培訓(xùn):
- 同時(shí)培訓(xùn)輸出產(chǎn)生和反射令牌預(yù)測(cè)。 >可自定義的解碼:
- 靈活調(diào)整檢索頻率和適應(yīng)不同任務(wù)的頻率。
- 自我剝離工作流
- >>輸入處理和檢索決策:模型確定是否需要外部知識(shí)。 相關(guān)段落的檢索
- 如果需要,則使用獵犬模型(例如Contriever-MS Marco)檢索相關(guān)段落。
> >>并行處理和段生成: 生成器模型處理每個(gè)檢索段落,創(chuàng)建具有相關(guān)批評(píng)令牌的多個(gè)延續(xù)候選者。 - 自我批評(píng)和評(píng)估: 反射令牌評(píng)估每個(gè)生成的細(xì)分市場(chǎng)的相關(guān)性(ISREL),支持(ISUP)和實(shí)用程序(ISUSE)。
- > 最佳段和輸出的選擇> > 段級(jí)梁搜索根據(jù)加權(quán)分?jǐn)?shù)選擇了最佳的輸出序列,其中包含批評(píng)令牌概率。
- 培訓(xùn)過程:
一個(gè)兩階段的培訓(xùn)過程涉及訓(xùn)練評(píng)論家模型離線以生成反射令牌,然后使用這些令牌增強(qiáng)的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練發(fā)電機(jī)模型。
的優(yōu)勢(shì)
自遮擋提供了幾個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì):
提高了事實(shí)準(zhǔn)確性:
按需檢索和自我評(píng)價(jià)提高了更高的事實(shí)準(zhǔn)確性。- 增強(qiáng)相關(guān)性:
自適應(yīng)檢索可確保僅使用相關(guān)信息。 > >更好的引用和可驗(yàn)證性: - 詳細(xì)的引用和評(píng)估提高了透明度和可信賴性。 >可自定義的行為:
- 有效的推斷:離線評(píng)論模型培訓(xùn)降低了推理的開銷。
- > langchain和langgraph
- 實(shí)現(xiàn) >本文詳細(xì)介紹了使用Langchain和Langgraph的實(shí)踐實(shí)施,涵蓋了依賴設(shè)置,數(shù)據(jù)模型定義,文檔處理,評(píng)估器配置,抹布鏈設(shè)置,工作流程功能,工作流程構(gòu)建和測(cè)試。 該代碼演示了如何構(gòu)建一個(gè)能夠處理各種查詢并評(píng)估其響應(yīng)的相關(guān)性和準(zhǔn)確性的自開具系統(tǒng)的系統(tǒng)。>
的限制
盡管有優(yōu)勢(shì),但自我依rag仍有局限性:- >不完全支持的輸出:>輸出可能并不總是由引用的證據(jù)完全支持。
- 可能發(fā)生事實(shí)錯(cuò)誤的潛力:雖然改進(jìn),但仍然會(huì)發(fā)生事實(shí)錯(cuò)誤。 模型尺寸折衷:
- 較小的型號(hào)有時(shí)在事實(shí)上可能要優(yōu)于較大的模型。
>自定義權(quán)衡: 調(diào)整反射令牌權(quán)重可能會(huì)影響輸出的其他方面(例如流利度)。 - 結(jié)論
>常見問題(常見問題解答)(原始文本的常見問題解答部分保留在此處。)
Q1。什么是自我剝離?A.自我依rag(自我反射檢索生成一代)是一個(gè)框架,可以通過將按需檢索與自我反射相結(jié)合以提高事實(shí)準(zhǔn)確性和相關(guān)性來改善LLM性能。
Q3。什么是反射令牌?
Q4。自lag的主要優(yōu)點(diǎn)是什么? Q5。自我遮擋能否完全消除事實(shí)不準(zhǔn)確?
(注意:圖像保持其原始格式和位置。)
以上是自露:知道何時(shí)仔細(xì)檢查的AI的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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