«`html
Использование больших языковых моделей (LLM) в области обработки естественного языка
Большие языковые модели (LLM) революционизировали область обработки естественного языка, позволяя машинам понимать и генерировать человеческий язык. Модели такие, как GPT-4 и Gemini-1.5, играют ключевую роль в обработке текста, включая суммаризацию и ответы на вопросы. Однако управление длинными контекстами остаётся сложной задачей из-за вычислительных ограничений и увеличения затрат.
Решение проблемы длинных контекстов
Одной из проблем обработки длинных текстов является вычислительная нагрузка и связанные с этим затраты. Традиционные методы часто нуждаются в улучшении при работе с длинными контекстами, что требует новых стратегий для эффективного решения этой проблемы. Одним из перспективных подходов является метод Retrieval Augmented Generation (RAG), который извлекает соответствующую информацию на основе запроса и подталкивает LLM к генерации ответов в этом контексте.
Метод SELF-ROUTE
Исследователи из Google DeepMind и Университета Мичигана представили новый метод SELF-ROUTE, который объединяет преимущества RAG и LLM для эффективного маршрутизации запросов с использованием саморефлексии модели для определения, следует ли использовать RAG или LLM в зависимости от характера запроса.
Результаты и преимущества
Этот подход значительно снижает вычислительные затраты, сохраняя высокую производительность и эффективно используя преимущества как RAG, так и LLM.
Заключение
Сравнение RAG и LLM выявляет компромисс между производительностью и вычислительными затратами. В то время как LLM демонстрируют превосходную производительность, RAG остаётся целесообразным из-за более низких затрат и специфических преимуществ в обработке обширных входных текстов. Метод SELF-ROUTE эффективно объединяет преимущества как RAG, так и LLM, достигая производительности, сравнимой с LLM, при значительно сниженных затратах.
Подробнее ознакомьтесь с исследованием. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Узнайте о предстоящих вебинарах по ИИ здесь.
Ознакомьтесь с постом Self-Route: A Simple Yet Effective AI Method that Routes Queries to RAG or Long Context LC based on Model Self-Reflection на MarkTechPost.
«`
