Эффективная интеграция знаний в большие языковые модели с KBLAM

Улучшение больших языковых моделей с помощью KBLAM

Введение в интеграцию знаний в LLM

Большие языковые модели (LLM) обладают выдающимися способностями к рассуждению и знанию. Однако им часто не хватает дополнительной информации для заполнения пробелов в их внутреннем знании. Традиционные методы, такие как контролируемая дообучение, требуют повторного обучения модели с новыми наборами данных, что может быть неэффективно. Для решения этих проблем появились инновационные техники, которые сохраняют существующие знания модели.

Динамические методы извлечения знаний

Одним из эффективных методов является Retrieval-Augmented Generation (RAG), который извлекает соответствующую информацию из неструктурированного текста и добавляет ее к входным данным модели. Это позволяет LLM получать доступ к обширным базам знаний, сохраняя при этом управляемый размер контекста.

Передовые методы для эффективной интеграции знаний

Разработаны несколько передовых методов для повышения эффективности LLM в интеграции внешних знаний:

Структурированные механизмы внимания: Улучшают эффективность памяти, разделяя контекст на независимые секции.
Кэширование ключей и значений (KV): Оптимизирует генерацию ответов, позволяя модели вспоминать соответствующую информацию без перерасчета.
Селективные обновления: Позволяют более гибко интегрировать внешние знания по сравнению с традиционными методами.

Кейс: Модель языка, дополненная базой знаний (KBLAM)

Исследователи из Университета Джонса Хопкинса и Microsoft представили KBLAM, который интегрирует внешние знания в LLM, преобразуя структурированные тройки базы знаний в пары ключ-значение.

Как работает KBLAM

KBLAM улучшает LLM через двухступенчатый процесс:

Каждая тройка базы знаний преобразуется в непрерывные векторные представления ключей и значений.
Эти токены интегрируются в слои внимания LLM, позволяя эффективно извлекать информацию.

Эмпирическая оценка KBLAM

Эмпирические исследования показывают эффективность KBLAM как модели извлечения знаний и рассуждений. Он достигает производительности, сопоставимой с обучением в контексте, при этом значительно снижая использование памяти.

Заключение

KBLAM представляет собой значительный шаг вперед в улучшении LLM с помощью внешних баз знаний. Этот инновационный подход не только улучшает производительность в задачах вопрос-ответ, но и повышает интерпретируемость и позволяет динамически обновлять знания.

Преобразуйте свой бизнес с помощью ИИ

Шаги для внедрения ИИ в бизнес

Определите области для автоматизации, чтобы повысить эффективность.
Выявите моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить ценность.
Установите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.
Выберите настраиваемые инструменты, которые соответствуют вашим бизнес-целям.
Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.