Автоматическая маршрутизация запросов с помощью метода самоотражения модели AI

 Self-Route: A Simple Yet Effective AI Method that Routes Queries to RAG or Long Context LC based on Model Self-Reflection






Применение Self-Route: эффективный метод ИИ для маршрутизации запросов к RAG или LC на основе самоотражения модели

Применение Self-Route: эффективный метод ИИ для маршрутизации запросов к RAG или LC на основе самоотражения модели

Large Language Models (LLMs) революционизировали область обработки естественного языка, позволяя машинам понимать и генерировать человеческий язык. Модели, такие как GPT-4 и Gemini-1.5, являются ключевыми для обширных приложений обработки текста, включая суммирование и ответы на вопросы. Однако управление длинными контекстами остается сложной задачей из-за вычислительных ограничений и увеличенных затрат. Исследователи, поэтому, ищут инновационные подходы для балансировки производительности и эффективности.

Вызовы при работе с длинными контекстами и их решение

Значительным вызовом в обработке длинных текстов является вычислительная нагрузка и связанные с ней затраты. Традиционные методы часто нуждаются в улучшениях при работе с длинными контекстами, что требует новых стратегий для эффективного решения этой проблемы. Этот вопрос требует методологий, которые балансируют высокую производительность с экономичностью. Один из перспективных подходов – Retrieval Augmented Generation (RAG), который извлекает соответствующую информацию на основе запроса и подталкивает LLMs к генерации ответов в этом контексте. RAG значительно расширяет способность модели экономично получать доступ к информации.

Исследователи из Google DeepMind и Университета Мичигана представили новый метод под названием SELF-ROUTE. Этот метод объединяет преимущества RAG и LLMs с длинными контекстами для эффективной маршрутизации запросов, используя саморефлексию модели для принятия решения о том, использовать ли RAG или LLM в зависимости от характера запроса. Метод SELF-ROUTE работает в два этапа. Сначала запрос и извлеченные фрагменты предоставляются LLM для определения, является ли запрос ответным. Если запрос считается ответным, используется сгенерированный RAG-ответ. В противном случае LLM получает полный контекст для более полного ответа. Такой подход значительно снижает вычислительные затраты, сохраняя при этом высокую производительность и эффективно используя преимущества как RAG, так и LLM.

Оценка SELF-ROUTE и результаты исследования

Оценка SELF-ROUTE включала три недавние LLMs: Gemini-1.5-Pro, GPT-4 и GPT-3.5-Turbo. Исследование сравнивало эти модели, используя наборы данных LongBench и u221eBench, сосредотачиваясь на задачах на основе запросов на английском языке. Результаты показали, что LLM-модели последовательно превосходили RAG в понимании длинных контекстов. Например, LLM превзошел RAG на 7,6% для Gemini-1.5-Pro, 13,1% для GPT-4 и 3,6% для GPT-3.5-Turbo. Однако экономичность RAG остается значительным преимуществом, особенно когда входной текст значительно превышает размер окна контекста модели.

SELF-ROUTE добился значительного снижения затрат, сохраняя сопоставимую производительность по сравнению с LLM-моделями. Например, затраты были снижены на 65% для Gemini-1.5-Pro и на 39% для GPT-4. Метод также показал высокую степень совпадения прогнозов между RAG и LLM, причем 63% запросов имели идентичные прогнозы, а 70% показали разницу в баллах менее 10. Это совпадение показывает, что RAG и LLM часто делают аналогичные прогнозы, как правильные, так и неправильные, позволяя SELF-ROUTE использовать RAG для большинства запросов и оставлять LLM для более сложных случаев.

Подробный анализ производительности показал, что в среднем LLM-модели превосходили RAG на значительные величины: 7,6% для Gemini-1.5-Pro, 13,1% для GPT-4 и 3,6% для GPT-3.5-Turbo. Интересно, что для наборов данных с крайне длинными контекстами, таких как в u221eBench, RAG иногда показывал более высокую производительность, чем LLM, особенно для GPT-3.5-Turbo. Это обнаружение подчеркивает эффективность RAG в конкретных случаях использования, когда входной текст превышает размер окна контекста модели.

Исследование также изучило различные наборы данных, чтобы понять ограничения RAG. Общие причины неудач включали требования к многошаговому рассуждению, общие или неявные запросы и длинные, сложные запросы, которые представляют вызов для извлекателя. Анализируя эти шаблоны неудач, исследовательская группа выявила потенциальные области для улучшения в RAG, такие как включение процессов цепочки мыслей и улучшение техник понимания запросов.

Выводы

В заключение, комплексное сравнение моделей RAG и LLM подчеркивает компромиссы между производительностью и вычислительной стоимостью в LLM с длинными контекстами. В то время как LLM-модели демонстрируют превосходную производительность, RAG остается целесообразным из-за своих более низких затрат и специфических преимуществ в обработке обширных входных текстов. Метод SELF-ROUTE эффективно объединяет преимущества как RAG, так и LLM, достигая производительности, сопоставимой с LLM, при значительно сниженных затратах.

Для развития вашего бизнеса с применением искусственного интеллекта обращайтесь к нам. Мы поможем вам определить потенциальные области внедрения автоматизации, подобрать подходящее решение и постепенно внедрять ИИ для улучшения процессов и результатов.

Кроме того, мы предлагаем использовать ИИ ассистента в продажах, который поможет вам в общении с клиентами, генерации контента и снижении нагрузки на ваш персонал.

Присоединяйтесь к нам на Telegram, чтобы получать советы по внедрению ИИ и быть в курсе всех наших обновлений и мероприятий.

Мы в компании Flycode.ru рады помочь вам использовать потенциал искусственного интеллекта для развития вашего бизнеса.


Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…