Open-RAG: Новый ИИ-фреймворк для улучшения способностей рассуждения
Большие языковые модели (LLMs) значительно продвинулись в области обработки естественного языка, но часто сталкиваются с проблемами фактической точности, особенно в сложных сценариях рассуждения. Текущие методы Retrieval-Augmented Generation (RAG) не всегда справляются с этой задачей.
Проблемы существующих решений
Существующие технологии RAG, особенно с использованием открытых моделей, испытывают трудности с обработкой сложной информации. Это приводит к:
- шумным результатам;
- недостаточной согласованности контекста;
- трудностям в различении релевантных данных и отвлекающих факторов.
Решение: Open-RAG
Исследователи из различных университетов представили Open-RAG — новый фреймворк, который улучшает способности рассуждения моделей RAG с использованием открытых LLM. Open-RAG:
- превращает плотную LLM в эффективную модель с разреженной смесью экспертов (MoE);
- способен обрабатывать сложные задачи рассуждения;
- выбирает релевантных экспертов для работы с отвлекающими факторами;
- включает гибкий адаптивный метод извлечения информации.
Структура Open-RAG
Open-RAG объединяет:
- конструктивное обучение;
- архитектурные преобразования;
- генерацию на основе рефлексии.
Это позволяет модели не только выполнять задачи, но и различать полезную информацию и отвлекающие факторы.
Результаты экспериментов
Эксперименты показали, что Open-RAG, основанный на Llama2-7B, превосходит другие модели RAG, такие как ChatGPT-RAG и Self-RAG, в задачах, требующих глубокого понимания. Например, он показал лучшие результаты в HotpotQA и MuSiQue.
Заключение
Open-RAG — это значительный шаг вперед в улучшении фактической точности и способностей рассуждения моделей RAG с открытыми LLM. Этот фреймворк демонстрирует потенциал открытых LLM для достижения высокой точности и эффективности.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте Open-RAG:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу;
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить;
- Выбирайте подходящее решение из множества доступных вариантов;
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов;
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
