Общаемся с базой знаний: как мы улучшили точность генеративных ответов LLM с помощью собственного RAG Хабр

Такое решение, например предлагается во множестве обзорных роликов, например тут. Например, такая проблема часто возникает, когда дать ответ нужно про актуальные события, даты или по некой внешней базе знаний(корпоративной), к которой вообще у модели не могло быть доступа. Настройка и тонкая настройка моделей для использования CoT prompting могут оказаться сложной задачей. Потом нейросеть проверяют на других данных, на которых она не обучалась до этого, и смотрят угадывает она правильный результат или ошибается. У модели Розенблатта было всего-то несколько сотен нейронов, сегодня их — сотни миллиардов! Они обучаются на мощнейших компьютерах и работают, используя огромные вычислительные мощности. Она «взвешивается», то есть каждый вводный сигнал умножается на вес — W1, W2, ... Wk (при первом вводе веса, как правило, выбираются случайно) и складывается.

Автоматизированный метод Chain-of-Thought prompting: Структурирование вывода больших языковых моделей

Эти модели предназначены для изучения паттернов, структур и семантики человеческого языка на основе огромных объемов данных. Все протестированные модели оценивались в одинаковых условиях по широкому спектру задач, чтобы объективно оценить их способности. YandexGPT — разработка компании Яндекс, оптимизированная для работы с русским языком. Модель доступна через платное API, что ограничивает её использование в локальных системах. Поэтому каждую модель мы тестировали по этим задачам и оценивали, насколько она готова к применению в реальных бизнес-задачах. Они спросили у чат-бота, как из товаров на полках хозяйственного магазина сделать взрывчатку.

Лучшие практики преодоления проблем в оценке LLM

Эта разница в производительности подчеркивает важность выборки и типа задач, на которых обучаются модели, а также роль синтаксических структур в понимании и генерации языка. Узнавание грамматических правил и зависимостей в последовательностях является неотъемлемой частью развития обобщающих способностей LLM, что открывает новые перспективы для их применения в более сложных языковых задачах. В мире искусственного интеллекта и машинного обучения, языковые модели (LLM) играют ключевую роль в генерации текста, обработки естественного языка и автоматизации различных задач. В этой статье мы рассмотрим, как можно оптимизировать ваш prompt для улучшения результатов, получаемых от LLM. Этот подход к обучению языковой модели помогает получить многогранную оценку любой идеи или проекта с учетом аргументов обучения. Веса или параметры меняются в зависимости от того, угадывает нейросеть нужный результат (при обучении он известен заранее) или ошибается. На вход подаются новые данные, и снова, в зависимости https://lilianweng.github.io/lil-log/ от ошибки, корректируются веса. AUSLANDER EXPERT

Проблема качества ответов моделей

Хотя языковые модели не всегда могут точно уловить и воспроизвести сложный подтекст, они обучаются базовым аспектам прагматики, таким как сарказм, юмор или тон речи. Эти знания включают факты, информацию о реальных событиях, исторические данные и многое другое.● Общие факты и информация. Модели обучаются распознавать и запоминать общеизвестные факты, такие как «Солнце — это звезда» или «Лондон — столица Великобритании». При применении методов prompt engineering, model tuning и injection techniques вы сможете максимально эффективно использовать возможности LLM. В отличие от традиционных методов, которые требуют от модели дать сразу конечный ответ, метод CoT prompting требует объяснения последовательности шагов, которые приводят к данному ответу. Это не только увеличивает точность ответов, но и делает процесс их получения более прозрачным. При формировании такого «чистого» дата-сета определенное преимущество получают компании уже разработавшие свои поисковые системы. LLM используются в разных сервисах, и многие пользователи активно их применяют, не особо вдаваясь в подробности, как эти генеративные модели работают, как обучаются, как отвечают на вопросы. Иногда пользователи смеются над нелепыми ошибками, которые допускают модели. Иногда негодуют, когда модели начинают придумывать несуществующие вещи или делают фактические ошибки. Главные недостатки включают вероятность «галлюцинаций» (когда модель придумывает неверные данные) и предвзятость, которая может влиять на содержание ответов. Эти проблемы снижаются за счёт улучшения алгоритмов модели и добавления отзывов пользователей. Одной из ключевых синтетических задач в исследовании языковых моделей является проверка принадлежности последовательности к грамматике Хомского. Эта задача сводится к определению возможности генерации определенной последовательности токенов на основе заданных правил. Исследования показали, что языковая модель GPT справляется с этой задачей с высокой эффективностью, демонстрируя способность не только генерировать последовательности, но и анализировать их структуру. В отличие от GPT, модель BERT показывает худшие результаты в этом контексте, что может быть связано с особенностями архитектуры и способами обработки информации. Saiga-Mistral-7b-Lora также показала хорошие результаты, но иногда давала избыточно детализированные ответы, что могло быть излишним. Важный этап обучения — Reinforcement Learning (RL) или обучение с подкреплением. В основе этого процесса лежит отдельная reward-модель, которая оценивает качество ответов основной модели. Этот этап помогает превратить просто умную модель в модель‑ассистента.