Генерация с использованием кэша: как большие языковые модели могут создавать ответы без поиска информации.

 Cache-Augmented Generation: Leveraging Extended Context Windows in Large Language Models for Retrieval-Free Response Generation

“`html

Кеш-Увеличенная Генерация: Новое Решение для Моделей Больших Языков

Недавно модели больших языков (LLM) были улучшены с помощью кеш-увеличенной генерации (CAG). Это решение позволяет интегрировать внешние источники знаний для повышения качества ответов. Однако у традиционных систем RAG есть значительные проблемы:

Проблемы традиционных RAG-систем

  • Задержка в генерации ответов из-за реального времени поиска;
  • Ошибки в выборе и ранжировании документов;
  • Сложность системы из-за разделения компонентов поиска и генерации.

Решение: Кеш-Увеличенная Генерация (CAG)

Исследователи предложили новый метод CAG, который использует расширенные контекстные окна современных LLM. Это позволяет заранее загружать все необходимые документы в контекст модели, что устраняет необходимость в реальном времени поиске. Важно:

  • Устранение задержки и ошибок поиска;
  • Высокая релевантность контекста;
  • Сравнимые или превосходящие результаты по сравнению с традиционными RAG-системами.

Преимущества CAG

Рамки CAG работают в три фазы:

  • Предварительная загрузка внешних знаний;
  • Инференция;
  • Сброс кеша.

Это делает CAG универсальным решением для сложных задач, требующих глубокого понимания контекста.

Результаты и Эффективность

Эксперименты показывают, что CAG превосходит традиционные RAG-системы по метрикам BERTScore. Он устраняет ошибки поиска и значительно сокращает время генерации, особенно с длинными справочными текстами.

Заключение

CAG представляет собой значительный шаг вперед в интеграции знаний для LLM, предлагая альтернативу традиционным RAG-системам. Исследования показывают потенциал для гибридных реализаций, которые комбинируют заранее загруженные контексты с выборочным поиском.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу;
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить;
  • Выберите подходящее решение для вашей компании;
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта;
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot, который поможет в продажах, отвечая на вопросы клиентов и генерируя контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: