Улучшение фактичности в искусственном интеллекте: данное исследование представляет Self-RAG для более точных и отражающих языковых моделей. Теперь AI может генерировать более достоверную информацию, лучше соответствующую реальности. Улучшение, на которое все ждали! #AI #инновации
Современные языковые модели сталкиваются с вызовом фактических ошибок, которые могут влиять на их качество и достоверность. Однако исследователи из Университета Вашингтона, Института Аллена по искусственному интеллекту и Исследовательского отдела IBM представляют Self-RAG – фреймворк, который улучшает языковые модели путем динамического извлечения соответствующей информации и рефлексии над ее генерацией. Этот подход значительно повышает качество, достоверность и производительность языковых моделей в различных задачах, превосходя модели, такие как ChatGPT и Llama2-chat. Self-RAG особенно эффективен в открытом вопросно-ответном формате, рассуждениях, проверке фактов и генерации длинных текстовых материалов.
Принцип работы Self-RAG и его преимущества
Self-RAG улучшает качество и достоверность языковых моделей. Фреймворк тренирует одну модель для извлечения и рефлексии над информативными фрагментами текста, обеспечивая адаптивность и гибкость. В процессе вывода модель использует специальные токены рефлексии для контроля. Self-RAG работает в три этапа: определение потребности в извлечении, обработка извлеченной информации и генерация токенов критики для выбора окончательного вывода. Эксперименты показывают превосходство Self-RAG в задачах, таких как открытый вопросно-ответный формат и проверка фактов.
Практическое применение Self-RAG и его результаты
Фреймворк Self-RAG доказал свою эффективность в различных задачах, превосходя современные языковые модели и модели с интегрированным извлечением информации. Благодаря Self-RAG значительно улучшается достоверность и точность цитирования в длинных текстовых материалах по сравнению с ChatGPT. В ходе человеческой оценки результаты, сгенерированные Self-RAG, оказываются правдоподобными, подтверждаемыми соответствующими фрагментами текста и согласующимися с оценкой рефлексивных токенов. Self-RAG показывает лучшие результаты среди моделей, не представляющих коммерческие интересы, во всех задачах.
Работа по усовершенствованию языковых моделей с помощью Self-RAG является важным шагом в повышении достоверности и точности выходных данных, которые являются основой в различных задачах, включая бизнес и компьютерные науки. Представленные результаты подтверждают потенциал Self-RAG в решении проблем, связанных с фактической достоверностью и распространением неправильной информации. Дальнейшие исследования могут совершенствовать языковые модели, внедряя явную рефлексию и более детализированную атрибуцию, чтобы пользователи могли проверять сгенерированный моделью контент. Также предлагается исследовать применение механизмов рефлексии и извлечения в более широком спектре задач и наборах данных.
Подпишитесь на наш Telegram-канал t.me/itinairu, чтобы быть в курсе последних новостей об искусственном интеллекте. Если вам нужны рекомендации по применению искусственного интеллекта в вашем бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Также ознакомьтесь с практическим примером решения, основанного на искусственном интеллекте – ботом для продаж от itinai.ru/aisales, который автоматизирует общение с клиентами и управление взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Оригинальная статья доступна на сайте MarkTechPost.
