«`html
Решение для интеграции поиска и генерации в LLM
Одной из основных проблем при использовании больших языковых моделей (LLM) является их неспособность эффективно управлять задачами, требующими как генерацию, так и извлечение информации. LLM отлично справляются с генерацией связного и контекстно значимого текста, но испытывают трудности с обработкой задач извлечения, которые включают поиск соответствующих документов или данных перед генерацией ответа. Эта неэффективность особенно заметна в задачах вопросно-ответной системы, многократного рассуждения и связывания сущностей, где быстрый и точный поиск необходим для генерации содержательных результатов.
Решение OneGen
OneGen представляет собой новаторское решение, объединяющее процессы извлечения и генерации в один проход в LLM. Путем интеграции авторегрессивных токенов извлечения в модель OneGen позволяет системе одновременно обрабатывать обе задачи без необходимости множественных проходов или отдельных моделей для извлечения и генерации. Этот инновационный подход значительно снижает вычислительную нагрузку и время вывода, улучшая эффективность LLM.
Практическое применение
OneGen продемонстрировал превосходную производительность в различных задачах, требующих как извлечение, так и генерацию, по сравнению с существующими моделями, такими как Self-RAG и GRIT. Он достиг значительных улучшений в точности и F1-оценках, особенно в многократных задачах вопросно-ответной системы и связывания сущностей. Кроме того, он поддерживает эффективное выполнение задач извлечения, улучшая генеративные возможности модели.
Заключение
OneGen представляет собой эффективное решение для интеграции извлечения и генерации в LLM. Этот объединенный фреймворк улучшает скорость и точность LLM в задачах, требующих реального времени генерации на основе извлеченной информации. С демонстрированными улучшениями производительности в различных бенчмарках OneGen имеет потенциал изменить способ обработки сложных задач LLM, делая их более применимыми для реальных приложений, требующих высокой скорости и точности.
«`
