Эффективное дополнение базы знаний для больших языковых моделей
Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали сильные способности к рассуждению и знанию, однако часто требуют внешнего дополнения знаний, когда их внутренние представления не содержат конкретных деталей. Одним из методов интеграции новой информации является контролируемая дообучение, однако этот подход неэффективен, так как требует переобучения при каждом введении новых знаний и может привести к катастрофическому забыванию, ухудшая производительность модели на общих задачах.
Альтернативные методы интеграции знаний
Для преодоления этих ограничений стали популярны альтернативные техники, которые сохраняют веса модели. Одним из таких подходов является RAG, который извлекает соответствующие знания из неструктурированного текста и добавляет их к входному запросу перед передачей через модель. Это позволяет LLM получать доступ к большим базам знаний, сохраняя при этом меньший размер контекста.
Инновации в обучении
С появлением моделей с длинным контекстом, таких как GPT-4 и Gemini, исследователи начали изучать обучение в контексте, где внешние знания предоставляются непосредственно в входных данных модели. Это устраняет необходимость в извлечении, но связано с вычислительными сложностями, так как обработка длинных контекстов требует значительно больше памяти и времени.
Современные техники повышения эффективности
Разработаны несколько передовых техник, улучшающих способность LLM интегрировать внешние знания более эффективно. Механизмы структурированного внимания улучшают эффективность памяти, сегментируя контекст на независимые секции, что снижает вычислительную нагрузку самовнимания. Кэширование ключей и значений (KV) оптимизирует генерацию ответов, сохраняя предварительно вычисленные эмбеддинги на различных уровнях, что позволяет модели вспоминать соответствующую информацию без повторного вычисления.
Предложение KBLAM
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса и Microsoft предлагают метод KBLAM для интеграции внешних знаний в LLM. KBLAM преобразует структурированные тройки базы знаний в пары ключ-значение, бесшовно встраивая их в слои внимания LLM. Это позволяет эффективно обновлять знания без переобучения и улучшает интерпретируемость модели.
Преимущества KBLAM
KBLAM усиливает LLM, интегрируя базу знаний через два этапа. Сначала каждая тройка базы знаний преобразуется в непрерывные ключевые и значимые эмбеддинги, называемые токенами знаний. Эти токены затем включаются в каждый слой внимания, что позволяет эффективно извлекать информацию без изменения основных параметров LLM.
Заключение
KBLAM представляет собой подход к улучшению LLM с использованием внешних баз знаний. Он кодирует записи базы знаний как непрерывные пары векторов ключ-значение и интегрирует их в LLM через специализированный механизм внимания. Это позволяет эффективно интегрировать более 10K троек в LLM с 8B в пределах 8K контекстного окна на одном GPU A100.
Практическое применение ИИ в бизнесе
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты в взаимодействиях с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность. Определите важные KPI, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес.
Контакт для получения консультаций
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
