“`html

Использование LongBench-Cite и LongCite-45k для улучшения точности и достоверности ответов в системах долгосрочного контекста LLM

Большие языковые модели (LLM) стали фундаментальным инструментом для таких задач, как вопросно-ответная система (QA) и суммирование текста. Однако многие модели сталкиваются с проблемой “галлюцинаций”, когда они генерируют информацию, не подтвержденную предоставленным текстом. Для решения этой проблемы и повышения точности и достоверности ответов был разработан метод CoF (Coarse to Fine).

Применение метода CoF

Метод CoF разрабатывался для генерации детальных цитат на уровне предложения, улучшая точность и удобство использования ответов, сгенерированных LLM. Этот многоэтапный подход позволяет системе CoF производить ответы с точными цитатами на уровне предложения, значительно улучшая доверие пользователей и точность цитирования.

Результаты и преимущества

Исследование показывает, что модели, обученные с использованием метода CoF, превосходят существующие проприетарные модели, такие как GPT-4, в отношении качества и детализации цитирования. Это улучшение повышает производительность систем долгосрочного QA и способствует цели делать LLM более надежными инструментами для поиска информации и выполнения задач вопросно-ответной системы.

Если вы хотите узнать больше о том, как внедрить и использовать LongBench-Cite и LongCite-45k для улучшения вашей компании с помощью искусственного интеллекта, свяжитесь с нами по ссылке https://t.me/flycodetelegram.

Ознакомьтесь с ИИ ассистентом в продажах https://flycode.ru/aisales/, который поможет вам улучшить процессы в вашем бизнесе.

“`