Новый инструмент для улучшения больших языковых моделей: RAG Foundry

 Intel Labs Introduce RAG Foundry: An Open-Source Python Framework for Augmenting Large Language Models LLMs for RAG Use Cases

“`html

Intel Labs представляет RAG Foundry: открытую платформу на Python для расширения больших языковых моделей (LLM) для задач RAG

Открытые библиотеки упростили создание конвейера RAG, но не обладали полными возможностями обучения и оценки. Предлагаемые фреймворки для LLM на основе RAG опускали важные компоненты обучения. Новые подходы, такие как рассмотрение использования LLM в качестве языка программирования, приводили к увеличению сложности. Методологии оценки с использованием синтетических данных и критиков LLM разработаны для оценки производительности RAG. Исследования рассматривали влияние механизмов извлечения на системы RAG. Параллельные фреймворки предлагали реализации RAG и наборы данных, но часто навязывали жесткие рабочие процессы. Intel Labs представляет RAG Foundry на основе этих достижений, обеспечивая гибкий, расширяемый фреймворк для разработки и экспериментов с системами RAG.

RAG Foundry – полноценное решение для задач, присущих системам Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот открытый фреймворк интегрирует создание данных, обучение, вывод и оценку в единую рабочую процедуру. Он позволяет быстро создавать прототипы, генерировать наборы данных и обучать модели, используя специализированные источники знаний. Модульная структура, управляемая конфигурационными файлами, обеспечивает совместимость между модулями и поддерживает изолированные эксперименты. Настраиваемый характер RAG Foundry способствует тщательным экспериментам по различным аспектам RAG, включая выбор данных, извлечение и создание запросов.

Исследователи выделяют несколько ключевых проблем в реализации и оценке систем Retrieval-Augmented Generation (RAG). Среди них сложность систем RAG, требующая глубокого понимания данных и тонких проектных решений. Сложности оценки возникают из-за необходимости оценки как точности извлечения, так и качества генерации. Проблемы воспроизводимости происходят из вариаций в обучающих данных и конфигурациях. Существующие фреймворки часто не поддерживают разнообразные варианты использования и опции настройки. Очевидна потребность в гибком фреймворке, позволяющем проводить полноценные эксперименты по всем аспектам RAG. RAG Foundry выступает в качестве решения этих проблем, предлагая настраиваемый и интегрированный подход.

Методология RAG Foundry использует модульный подход с четырьмя отдельными компонентами: создание данных, обучение, вывод и оценка. Создание данных включает выбор и подготовку соответствующих наборов данных для задач RAG. Обучение фокусируется на настройке LLM с использованием различных техник RAG. Вывод генерирует прогнозы на основе обработанных наборов данных. Оценка оценивает производительность модели с помощью локальных и глобальных метрик, включая Answer Processor для настраиваемой логики. Эксперименты проводились на задачах с интенсивным использованием знаний, таких как TriviaQA, ASQA и PubmedQA, чтобы проверить улучшения RAG. Анализ результатов сравнивал результаты на различных наборах данных, подчеркивая основные метрики, достоверность и оценки актуальности.

Эти наборы данных предлагают разнообразные сценарии вопросно-ответной деятельности, включая общие знания и биомедицинские области. Их выбор обусловлен сложностью и актуальностью задач, связанных с интенсивным использованием знаний, что позволяет провести всестороннюю оценку техник RAG. Такой подход подчеркивает важность многогранных метрик при оценке и демонстрирует эффективность фреймворка RAG Foundry в улучшении LLM для различных приложений RAG.

Эксперимент RAG Foundry оценил техники Retrieval-Augmented Generation на наборах данных TriviaQA, ASQA и PubmedQA, раскрывая разнообразные результаты производительности. Для TriviaQA интеграция извлеченного контекста и настройка RAG улучшили результаты, в то время как цепочечное мышление (CoT) ухудшило производительность. ASQA показал улучшения со всеми методами, особенно с настроенным CoT. Для PubmedQA большинство методов превзошли базовую производительность, а настроенный RAG продемонстрировал лучшие результаты. Следует отметить, что только конфигурации CoT обеспечивают оцениваемое рассуждение для бинарных ответов PubmedQA. Эти результаты подчеркивают зависимость эффективности техник RAG от набора данных и подчеркивают необходимость индивидуальных подходов к улучшению производительности модели в различных контекстах.

В заключение, исследователи представили открытую библиотеку, разработанную для улучшения больших языковых моделей для задач Retrieval-Augmented Generation. Фреймворк продемонстрировал свою эффективность через эксперименты с двумя моделями на трех наборах данных, используя полноценные метрики оценки. Модулярная структура RAG Foundry облегчает настройку и быстрые эксперименты в создании данных, обучении, выводе и оценке. Надежный процесс оценки включает как локальные, так и глобальные метрики, включая Answer Processor для настраиваемой логики. Показав потенциал техник RAG в улучшении производительности моделей, исследование также подчеркивает необходимость тщательной оценки и постоянных исследований для усовершенствования этих методов, позиционируя RAG Foundry как ценный инструмент для исследователей в этой развивающейся области.

Важно подчеркнуть, что данное исследование основано на работе исследователей данного проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.

“`

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

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • 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.…