Как RAG помогает трансформаторам создавать настраиваемые модели большого языка
Природная обработка языка (NLP) претерпела трансформационные изменения за последние несколько лет, в значительной степени благодаря развитию сложных языковых моделей, таких как трансформаторы. Среди этих достижений метод Retrieval-Augmented Generation (RAG) выделяется как передовая техника, значительно улучшающая возможности языковых моделей. RAG интегрирует механизмы извлечения информации с генеративными моделями для создания настраиваемых, высокоэффективных и точных языковых моделей.
Понимание трансформаторов и их ограничений
Трансформаторы революционизировали NLP своей способностью обрабатывать и генерировать текст, сходный с человеческим. Архитектура трансформатора использует механизм самовнимания для обработки зависимостей в последовательностях, что делает ее очень эффективной для задач, таких как перевод, резюмирование и генерация текста. Однако трансформаторы имеют свои ограничения:
- Ограничения по памяти: у трансформаторов фиксированное окно контекста, обычно от 512 до 2048 токенов, что ограничивает их способность использовать большие внешние базы знаний напрямую.
- Статическое знание: после обучения трансформаторы не могут динамически обновлять свою базу знаний без повторного обучения.
- Затраты на ресурсы: обучение больших языковых моделей требует значительных вычислительных ресурсов, что делает привычную для многих пользователей настройку моделей практически невозможной.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG решает эти ограничения путем объединения преимуществ систем извлечения информации и генеративных моделей. Разработанный Facebook AI, RAG использует внешний механизм извлечения информации для получения соответствующей информации из большого корпуса, которая затем используется для усовершенствования процесса генерации. Такой подход позволяет языковым моделям получать доступ и использовать огромное количество информации за пределами их фиксированного окна контекста, обеспечивая более точные и контекстно значимые ответы.
Как работает RAG
RAG работает в двух основных фазах: извлечение и генерация.
Фаза извлечения:
- Генерация запроса: при заданном вводе модель генерирует запрос для извлечения соответствующих документов из внешнего корпуса.
- Извлечение документов: запрос используется для поиска предварительно индексированного корпуса, извлекая набор соответствующих документов. Этот корпус может быть велик, включая миллионы записей, что предоставляет богатый источник информации.
Фаза генерации:
- Контекстное слияние: полученные документы объединяются с исходным вводом для формирования более полноценного контекста.
- Генерация ответа: генеративная модель (как правило, трансформатор) использует этот обогащенный контекст для генерации ответа, обеспечивая, что вывод будет актуальным и основанным на обновленной информации.
Этот двухфазовый подход позволяет RAG динамически интегрировать внешние знания, улучшая способность модели обрабатывать сложные запросы и предоставлять более точные ответы.
Преимущества RAG в настраиваемых моделях большого языка
- Улучшенная точность и актуальность: путем включения внешних документов в процесс генерации RAG обеспечивает, что ответы основаны на последних и наиболее актуальных данных, улучшая точность и актуальность вывода.
- Динамическая интеграция знаний: RAG позволяет моделям получать доступ и использовать обновленную информацию без повторного обучения, что делает его идеальным для приложений, требующих обновления знаний в реальном времени.
- Эффективность ресурсов: вместо повторного обучения больших моделей RAG позволяет настраивать модели путем обновления корпуса извлечения, что снижает вычислительные ресурсы, необходимые для настройки модели.
- Масштабируемость: архитектура RAG может масштабироваться для обработки огромного объема данных, что делает его подходящим для предприятий и приложений с обширными потребностями в информации.
- Гибкость: пользователи могут настраивать корпус извлечения под конкретные области или приложения, улучшая производительность модели в узкоспециализированных областях без избыточного повторного обучения.
Применение RAG
Универсальная структура RAG открывает широкий спектр применений в различных отраслях:
- Поддержка клиентов: RAG позволяет создавать динамические чат-боты, получающие доступ к актуальной информации для предоставления точных и актуальных ответов на вопросы клиентов.
- Здравоохранение: в медицинской диагностике и поиске информации RAG может помочь, получая доступ к последним исследованиям и клиническим руководствам для поддержки медицинских специалистов.
- Финансы: RAG может помочь финансовым аналитикам, извлекая и синтезируя информацию из различных финансовых отчетов и новостных статей для предоставления полноценных рыночных исследований.
- Образование: образовательные инструменты, основанные на RAG, могут предложить персонализированные учебные материалы и ресурсы, соответствующие потребностям отдельных студентов.
- Юридические исследования: юристы и исследователи могут использовать RAG для быстрого доступа к соответствующим юридическим документам, судебным решениям и законам, улучшая эффективность своих исследований.
Заключение
Retrieval-augmented generation (RAG) на практике интегрирует механизмы извлечения информации с генеративными моделями, решая ограничения традиционных трансформаторов и предлагая улучшенную точность, динамическую интеграцию знаний и эффективное использование ресурсов. Его применение в различных отраслях подчеркивает его потенциал изменить способы взаимодействия и использования языковых моделей. По мере развития технологий RAG готов стать угловым камнем в развитии систем NLP нового поколения.
Источники
- https://arxiv.org/abs/1706.03762
- https://arxiv.org/abs/2005.11401
- https://ai.facebook.com/blog/retrieval-augmented-generation
Если вы хотите узнать больше о применении ИИ в своей компании, напишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах поможет отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru – будущее уже здесь!
