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.
