95 подписчиков
Исследователи разработали новый метод под названием Answer-prefix Generation (ANSPRE), чтобы улучшить производительность крупных языковых моделей (LLM) в ответах на вопросы. Этот метод решает ограничения LLM, которые часто создают длинные ответы и ненадежные оценки уверенности. ANSPRE работает, добавляя последовательность текста, называемую "ответный префикс", к запросу LLM. Этот префикс направляет LLM к генерации точной фразы ответа, улучшая точность и краткость ответов. 📚✨
Команда исследователей под руководством профессора Нгуена Ле Миня протестировала ANSPRE на трех открытых бенчмарках для ответов на вопросы и различных архитектурах LLM. Результаты показали, что ANSPRE значительно повышает качество генерации LLM, обеспечивая высококачественные ответы и надежные оценки уверенности. Кроме того, метод может быть интегрирован в любую LLM и сложную архитектуру. 🤓✅
Чтобы еще больше повысить производительность, исследователи разработали Самоотражающую генерацию ответ-правой префикса (SELF-ANSPRE), которая сочетает ANSPRE с самоотражающим RAG (SEFT-RAG). Этот подход вводит отражающие токены для решения, когда и что извлекать из базы знаний, и ранжирует ответы на основе полезности. Оценки уверенности от ANSPRE и отражающие токены комбинируются для генерации итогового рангового балла. 🔍🔢
Новый метод имеет потенциал для улучшения ответов на вопросы в критически важных областях, таких как медицинская диагностика, юридическая помощь и образование. Он также улучшает поддержку клиентов и может способствовать широкому сотрудничеству между человеком и искусственным интеллектом, увеличивая доверие к системам ИИ. 💼👩⚕️👨🏫
Исследователи продемонстрировали универсальность ANSPRE, создав SELF-ANSPRE, что значительно улучшило SEFT-RAG. В целом, этот инновационный метод отмечает значительный шаг вперед для LLM и может привести к их более широкому применению даже в чувствительных областях. 🌟🤖
#neuroco #нейроконтент #машинноеобучение #языковыемодели #нейросеть #нейронка #ArtificialIntelligence
1 минута
21 октября