Искусственный интеллект в решении задач Retrieval Augmented Generation
Значение Generative AI в современном мире
Generative AI стал ключевым направлением с появлением крупных моделей языка (LLMs), способных создавать сложные выводы на основе различных запросов. Одной из важных областей в этом секторе является Retrieval Augmented Generation (RAG), которая интегрирует внешнюю информацию в LLMs для улучшения фактической точности. RAG решает потребность в надежной, контекстно-связанной информации, что делает его центральным в решении задач на основе знаний.
Вызовы и практические решения
Большие модели языка требуют помощи в обработке противоречивой или недостаточной информации. Многие LLMs подвержены галлюцинациям, генерируя ответы, которые фактически неверны или несвязаны с контекстом. Для решения этой проблемы была представлена модель SFR-RAG, нацеленная на минимизацию галлюцинаций и обработку ситуаций с недостаточной или противоречивой информацией.
Инновационный подход SFR-RAG
Модель SFR-RAG включает новый чат-шаблон, который позволяет различать роль “Мысли” и “Наблюдения”, обеспечивая точное и понятное взаимодействие с внешней информацией. Эксперименты показали, что SFR-RAG превзошел крупные модели в нескольких задачах, демонстрируя высокую производительность и устойчивость к изменениям контекста.
Заключение
Модель SFR-RAG представляет значительный прогресс в Retrieval Augmented Generation, обеспечивая эффективность и надежность при относительно небольшом количестве параметров. Ее успех подчеркивает потенциал более компактных и точно настроенных моделей в генерации точной и контекстно-связанной информации.
Исследование: Salesforce AI Research Unveiled SFR-RAG
Подписывайтесь на наш Телеграм-канал и следите за новостями в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте наш AI Sales Bot itinai.ru/aisales для улучшения работы вашего отдела продаж.
Узнайте больше о решениях от AI Lab itinai.ru и преобразите свои процессы уже сегодня!
