“`html
Решение RAGate: улучшение разговорного ИИ с адаптивным извлечением знаний
Быстрое развитие больших языковых моделей (LLM) значительно улучшило разговорные системы, генерируя естественные и высококачественные ответы. Однако несмотря на эти достижения, недавние исследования выявили несколько ограничений в использовании LLM для разговорных задач. Для решения этих проблем был предложен адаптивный подход RAGate, который позволяет определить необходимость использования внешних знаний в разговорной системе на основе контекста разговора и соответствующих входных данных.
Применение внешних знаний в разговорных системах
Существующие исследования исследовали различные методы для улучшения разговорных ответов, в основном сосредотачиваясь на извлечении знаний и совместной оптимизации компонентов. Техники извлечения знаний часто используют методы плотного извлечения пассажей или публичные поисковые сервисы для получения соответствующей информации, которая затем интегрируется в разговорный ответ. Например, модели плотного извлечения пассажей показали снижение уровня галлюцинаций, а графовые базы знаний могут улучшить способность рассуждения и обобщаемость в различных областях.
Модель RAGate и ее варианты
Модель RAGate использует бинарный механизм ворот для управления внешними знаниями в разговорных системах. Авторы исследовали три варианта RAGate: RAGate-Prompt, RAGate-PEFT и RAGate-MHA, каждый из которых предлагает свой подход к определению необходимости использования внешних знаний в разговорной системе.
Эффективность и результаты
Эксперименты на наборе данных TOD показали, что RAGate позволяет разговорным системам эффективно использовать внешние знания в соответствующих разговорных моментах, производя высококачественные ответы. RAGate эффективно контролирует систему разговора, делая уверенные и информативные ответы, снижая вероятность галлюцинаций.
Применение в бизнесе
Если ваша компания хочет оставаться в числе лидеров с помощью искусственного интеллекта, RAGate представляет собой ценное решение для улучшения разговорных систем. Оно позволяет оптимизировать эффективность и производительность техник извлечения знаний, что является важным вкладом в развитие передовых разговорных систем.
Подробнее о статье вы можете узнать здесь.
Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также, не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Узнайте о предстоящих вебинарах по ИИ здесь.
Arcee AI выпустила DistillKit: открытый инструмент для моделирования для создания эффективных малых языковых моделей высокой производительности. Подробнее.
Попробуйте AI Sales Bot здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваш бизнес с помощью решений от AI Lab здесь.
“`
