自露：知道何時仔細檢查的AI

>自我反射檢索 - 傑出的一代（自lag）：增強自適應檢索和自我評價的LLM 大型語言模型（LLM）具有變革性，但是它們對參數知識的依賴通常會導致事實不准確。 檢索增強的一代（RAG）旨在通過納入外部知識來解決這一問題，但傳統的抹布方法卻遭受了局限性。 本文探討了自我剝離，這是一種新穎的方法，可顯著提高LLM質量和事實。

解決標準抹布

>

的缺點 標準抹布都會檢索固定數量的段落，而不管有什麼相關性。這導致了幾個問題：

無關的信息：檢索不必要的文檔稀釋了輸出質量。

• 缺乏適應性：無法根據任務要求調整檢索，從而導致績效不一致。
由於缺乏有關知識集成的明確培訓，
• 可能與檢索到的信息不符。
缺乏自我評估：
• 沒有評估檢索到段落或產生的輸出的質量或相關性的機制。 > >有限的源歸因：
不足的引用或指示生成的文本的源支持。
• 介紹自我剝離：自適應檢索和自我反射
• > 通過整合自適應檢索和自我反射，自我剝離可以增強LLM。與標準抹布不同，它僅在必要時才動態檢索段落，並使用“檢索令牌”。 至關重要的是，它採用特殊反思令牌（ISREL（相關），發行（支持）和ISUSE（UTILISTIONT））來評估其自己的發電過程。 自lag的關鍵特徵包括：

按需檢索：僅在需要時有效檢索。

反射令牌：

使用ISREL，ISSUP和ISUSE令牌進行自我評估。

自我批評：
• >評估檢索的段落相關性和輸出質量。
端到端培訓：
• 同時培訓輸出產生和反射令牌預測。
>可自定義的解碼：
• 靈活調整檢索頻率和適應不同任務的頻率。
• 自我剝離工作流

1. >>輸入處理和檢索決策：模型確定是否需要外部知識。 相關段落的檢索
2. 如果需要，則使用獵犬模型（例如Contriever-MS Marco）檢索相關段落。 > >>並行處理和段生成：
生成器模型處理每個檢索段落，創建具有相關批評令牌的多個延續候選者。
3. 自我批評和評估：
反射令牌評估每個生成的細分市場的相關性（ISREL），支持（ISUP）和實用程序（ISUSE）。
4. > 最佳段和輸出的選擇> >
段級梁搜索根據加權分數選擇了最佳的輸出序列，其中包含批評令牌概率。
5. 培訓過程：一個兩階段的培訓過程涉及訓練評論家模型離線以生成反射令牌，然後使用這些令牌增強的數據來訓練發電機模型。

的優勢

自遮擋提供了幾個關鍵優勢：

提高了事實準確性：

按需檢索和自我評價提高了更高的事實準確性。

• 增強相關性：自適應檢索可確保僅使用相關信息。 >
>更好的引用和可驗證性：
• 詳細的引用和評估提高了透明度和可信賴性。
>可自定義的行為：反射令牌允許特定於任務的調整。
• 有效的推斷：離線評論模型培訓降低了推理的開銷。
• > langchain和langgraph
• 實現 >本文詳細介紹了使用Langchain和Langgraph的實踐實施，涵蓋了依賴設置，數據模型定義，文檔處理，評估器配置，抹布鏈設置，工作流程功能，工作流程構建和測試。 該代碼演示瞭如何構建一個能夠處理各種查詢並評估其響應的相關性和準確性的自開具系統的系統。 >

的限制

儘管有優勢，但自我依rag仍有局限性：

• >不完全支持的輸出：>輸出可能並不總是由引用的證據完全支持。
• 可能發生事實錯誤的潛力：雖然改進，但仍然會發生事實錯誤。
模型尺寸折衷：
• 較小的型號有時在事實上可能要優於較大的模型。 >自定義權衡：調整反射令牌權重可能會影響輸出的其他方面（例如流利度）。
• 結論

自lig代表了LLM技術的重大進步。通過將自適應檢索與自我反射相結合，它解決了標準抹布的關鍵局限性，從而產生了更準確，相關和可驗證的輸出。 該框架的可自定義性質允許將其行為量身定製到各種應用程序中，使其成為需要高度事實準確性的各種任務的強大工具。 提供的Langchain和Langgraph實施提供了一個實用指南，用於構建和部署自lag系統。

>常見問題（常見問題解答）（原始文本的常見問題解答部分保留在此處。）

Q1。什麼是自我剝離？

A.自我依rag（自我反射檢索生成一代）是一個框架，可以通過將按需檢索與自我反射相結合以提高事實準確性和相關性來改善LLM性能。 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> Q2。自lag與標準抹布有何不同？ A.與標準抹布不同，僅在需要時自我剝離檢索段落，使用反射令牌來批評其輸出，並根據任務要求調整其行為。

>

Q3。什麼是反射令牌？

Q4。自lag的主要優點是什麼？ Q5。自我遮擋能否完全消除事實不准確？

（注意：圖像保持其原始格式和位置。）

以上是自露：知道何時仔細檢查的AI的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！