JOOL (Retrieval-Augmented Generation) is 'n onlangse manier om LLM's op 'n hoogs effektiewe manier te verbeter, wat generatiewe krag en intydse dataherwinning kombineer. JOOL laat 'n gegewe KI-gedrewe stelsel toe om kontekstuele uitsette te produseer wat akkuraat, relevant en verryk is deur data, waardeur hulle 'n voorsprong bo suiwer LLM's gee.
JOOL-optimering is 'n holistiese benadering wat bestaan uit data-instelling, modelfynafstelling en vinnige ingenieurswese. Hierdie artikel gaan deur hierdie komponente in diepte om ondernemingsgerigte insigte te verkry oor hoe hierdie komponente die beste vir onderneming KI-modelle.
Verbetering van data vir beter KI-prestasie
- Skoonmaak en organisasie van data: Die data moet altyd skoongemaak word voor behoorlike gebruik om foute, duplikate en irrelevante afdelings te verwyder. Neem byvoorbeeld kliëntediens-KI. 'n KI moet slegs na akkurate en bygewerkte algemene vrae verwys sodat dit nie verouderde inligting openbaar nie.
- Domein-spesifieke datastel-inspuiting: Die werkverrigting word moontlik verbeter deur gespesialiseerde datastelle wat vir spesifieke domeine ontwikkel is, in te spuit. 'n Deel van die prestasie is die inspuiting van mediese joernale en pasiëntverslae (met toepaslike privaatheidsoorwegings) in KI op die gebied van gesondheidsorg om gesondheidsorg-KI in staat te stel om ingeligte antwoorde te gee.
- Metadatagebruik: Die metadata wat gebruik word, kan inligting soos tydstempels, outeurskap en liggingidentifiseerders insluit; dit help met herwinning deur reg in konteks te wees. Byvoorbeeld, 'n KI kan sien wanneer 'n nuusartikel geplaas is en dit kan aandui dat inligting meer onlangs is, en dus in die opsomming na vore moet kom.
Berei data voor vir JOOL
- Data-insameling: Dit is verreweg die mees basiese stap waar jy nuwe data insamel of inneem sodat die model bewus bly van aktuele sake. Byvoorbeeld, 'n KI wat versigtig is om die weer te voorspel, moet altyd data en tyd van meteorologiese databasisse insamel om lewensvatbare voorspellings uit te skakel.
- Data skoonmaak: Oorweeg die rou data wat inkom. Dit moet eers hersien word voordat dit verder verwerk word om foute, inkonsekwenthede of ander kwessies te verwyder. Dit kan aktiwiteite insluit soos om lang artikels toepaslik in kort segmente te verdeel wat die KI sal toelaat om slegs op die relevante gedeeltes te fokus tydens konteksvrye analise.
- Verdeel inligting: Sodra die data al deur die proses van skoonmaak gegaan het, gaan dit dan in kleiner stukke georganiseer word sodat elke stukkie nie die limiete en faktore wat in die modelopleidingstadium ontleed is, oorskry nie. Elke uittreksel moet toepaslik in 'n paar paragrawe opgesom word of voordeel trek uit ander opsommingstegnieke.
- Data-aantekening: Die proses van manipulasie wat die etikettering of identifisering van data insluit, voeg 'n hele nuwe draf by om herwinning te verbeter deur die KI oor die kontekstuele aangeleentheid in te lig. Dit behoort meer effektiewe sentimentanalise moontlik te maak van die terugvoer van die klant wat in nuttige tekstoepassings gemanipuleer word wanneer dit met algemene emosies en gevoelens gemerk word.
- Die QA-prosesse: Die QA-prosesse moet streng kwaliteitskontroles deursien sodat slegs kwaliteitdata deur die opleiding- en herwinningsprosesse gaan. Dit kan behels dat u handmatig of programmaties dubbel gekontroleer word vir konsekwentheid en akkuraatheid.
Pasmaak van LLM's vir spesifieke take
Die verpersoonliking van LLM is 'n aanpassing van verskeie instellings in KI om die modeldoeltreffendheid te verhoog in die uitvoering van sekere take of in die gees om sekere industrieë te fasiliteer. Hierdie modelaanpassing kan egter help om die model se vermoë om 'n patroon te herken, te verhoog.
- Fyn-tuning modelle: Fynafstelling is die opleiding van die model op gegewe datastelle vir die vermoë om die domeinspesifieke subtiliteite te verstaan. Byvoorbeeld, 'n regsfirma kan hierdie KI-model kies om kontrakte daarna akkuraat op te stel, aangesien dit deur baie regsdokumente gegaan het.
- Deurlopende data-opdaterings: Jy wil seker maak dat die modeldatabronne op die punt is, en dit hou dit relevant genoeg om reageer op ontwikkelende onderwerpe. Dit wil sê, 'n finansiële KI moet gereeld sy databasis bywerk om die jongste aandeelpryse en ekonomiese verslae vas te lê.
- Taakspesifieke aanpassings: Sekere modelle wat vir sekere take toegerus is, is in staat om een of albei van die kenmerke en parameters te verander in een wat die beste by daardie spesifieke taak pas. Sentimentanalise KI kan aangepas word, byvoorbeeld om sekere industriespesifieke terminologieë of frases te herken.
Skep effektiewe aanwysings vir JOOL-modelle
Vinnige ingenieurswese kan verstaan word as 'n manier om die verlangde uitset te produseer deur 'n perfek vervaardigde prompt te gebruik. Dink daaraan asof jy jou LLM programmeer om 'n gewenste uitset te genereer en hier is 'n paar maniere waarop jy 'n effektiewe aansporing vir JOOL-modelle kan skep:
- Duidelike gestelde en presiese opdragte: 'n Duideliker aansporing lewer 'n beter reaksie. Eerder as om te vra: "Vertel my van tegnologie," kan dit help om te vra: "Wat is die jongste vooruitgang in slimfoontegnologie?"
- Iteratiewe bevordering van opdragte: Die voortdurende verfyning van 'n boodskap gebaseer op terugvoer dra by tot die doeltreffendheid daarvan. Byvoorbeeld, as gebruikers die antwoorde te tegnies vind, kan die boodskap aangepas word om vir 'n eenvoudiger verduideliking te vra.
- Kontekstuele aansporingstegnieke: Aansporing kan kontekssensitief wees om reaksies nader aan die verwagtinge van gebruikers aan te pas. 'n Voorbeeld sou wees om die gebruikervoorkeure of vorige interaksies binne die opdragte te gebruik, wat baie meer persoonlike uitsette lewer.
- Rangskik opdragte in logiese volgorde: Die organisering van aanwysings in 'n logiese volgorde help met hoofvak
belangrike inligting. Byvoorbeeld, wanneer 'n mens oor 'n historiese gebeurtenis vra, sal dit meer geskik wees om eers te sê: "Wat het gebeur?" voordat hy voortgegaan het om te vra: "Hoekom was dit betekenisvol?"
Hier is nou hoe om die beste resultate uit JOOL-stelsels te kry
Gereelde evaluasiepyplyne: Volgens sommige evaluerings sal die opstel van 'n evaluasiestelsel JOOL help om met verloop van tyd tred te hou met die kwaliteit daarvan, dit wil sê om gereeld te hersien hoe goed beide herwinning- en generasie-dele van JOOL presteer. Kortom, om uit te vind hoe goed 'n KI vrae in verskillende scenario's beantwoord.
Inkorporeer gebruikerterugvoerlusse: Die gebruikerterugvoer laat konstante verbeterings toe aan wat die stelsel bied. Hierdie terugvoer stel die gebruiker ook in staat om dinge te rapporteer wat desperaat aangespreek moet word.
