Что такое CoRAG?

CoRAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation) — это новый метод, который помогает моделям ИИ лучше извлекать информацию и рассуждать перед тем, как давать ответы. Он отличается от традиционных систем, так как динамически изменяет запросы в зависимости от текущего состояния рассуждения.

Преимущества CoRAG:

• Улучшенная точность ответов благодаря итеративному извлечению информации.
• Автоматическое создание промежуточных цепочек извлечения, что исключает необходимость ручной аннотации.
• Адаптивные стратегии декодирования, которые помогают сбалансировать производительность и вычислительную эффективность.

Как работает CoRAG?

CoRAG использует отбор с отвержением для создания цепочек извлечения, где промежуточные подзапросы и подответы формируются итеративно. Затем выбирается цепочка с наивысшим баллом, чтобы улучшить набор данных.

Ключевые компоненты CoRAG:

• Генерация цепочек извлечения — создание подзапросов для улучшения данных.
• Обучение модели — обучение на расширенных наборах данных для предсказания ответов.
• Стратегии масштабирования — оптимизация процессов во время тестирования.

Результаты и достижения

CoRAG продемонстрировал выдающиеся результаты на тестах, включая мульти-хоп QA и KILT. Он значительно превзошел традиционные модели, особенно в сложных задачах рассуждения.

Как внедрить ИИ в вашу компанию?

• Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
• Выбирайте подходящие решения и внедряйте их постепенно.
• Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.

Заключение

CoRAG — это шаг вперед в создании надежных и точных ИИ-систем. Он открывает новые возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов.