Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách sử dụng Llama 2, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dành cho phiên bản đơn giản hóa của thế hệ tăng cường truy xuất (RAG). Hướng dẫn này sẽ giúp bạn tận dụng sức mạnh của Llama mã nguồn mở của Meta 2một mẫu xe có 13 tỷ thông số ấn tượng. Truy xuất thế hệ tăng cường (RAG) là một kỹ thuật tạo văn bản kết hợp điểm mạnh của hai cách tiếp cận khác nhau: truy xuất thông tin và tạo văn bản.
Truy xuất thông tin liên quan đến việc tìm kiếm các tài liệu có liên quan từ một kho văn bản lớn. Điều này có thể được thực hiện bằng nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như đối sánh từ khóa, sự tương đồng về ngữ nghĩa và học máy. Tạo văn bản liên quan đến việc tạo văn bản mới, chẳng hạn như trả lời câu hỏi, viết truyện hoặc tạo các định dạng văn bản sáng tạo. Điều này có thể được thực hiện bằng nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ thống kê, mạng lưới thần kinh và hệ thống dựa trên quy tắc.
Truy xuất thế hệ tăng cường
RAG kết hợp hai cách tiếp cận này bằng cách sử dụng việc truy xuất thông tin để tìm các tài liệu liên quan. Những tài liệu này sau đó được sử dụng để tăng cường quá trình tạo văn bản, cung cấp cho mô hình bối cảnh và thông tin bổ sung. Điều này có thể giúp cải thiện chất lượng của văn bản được tạo ra, làm cho nó trở nên thực tế, nhiều thông tin và nhất quán hơn.
Các mô hình ngôn ngữ lớn là công cụ vô cùng mạnh mẽ. Tuy nhiên, họ có thể bị hạn chế phần nào vì họ chỉ được tiếp cận những kiến thức đã học được trong giai đoạn đào tạo. Hạn chế này đôi khi có thể dẫn đến thông tin không chính xác hoặc ‘ảo giác’, như chúng đôi khi được gọi.
lạc đà không bướu 2 thiết lập RAG
Để khắc phục những hạn chế này, việc triển khai thế hệ tăng cường truy xuất (RAG). Về cơ bản, RAG cung cấp một cửa sổ nhìn ra thế giới bên ngoài cho LLM, khiến nó trở nên chính xác và linh hoạt hơn. Điều này đạt được bằng cách sử dụng tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên, cho phép LLM truy cập thông tin liên quan về câu hỏi từ các nguồn bên ngoài.
Hướng dẫn chi tiết được cung cấp trong video bên dưới về cách thiết lập và sử dụng mô hình nhúng. Mô hình nhúng được sử dụng để dịch văn bản mà con người có thể đọc được thành các vectơ mà máy có thể đọc được – một bước cần thiết để triển khai RAG. Hướng dẫn sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Thư viện Sentence Transformers và đường dẫn Ôm mặt để khởi tạo và tải mô hình nhúng. Nó cũng thảo luận về việc tạo cơ sở dữ liệu Vector (hoặc chỉ mục Vector) bằng Pinecone, một nền tảng cơ sở dữ liệu vectơ.
Các bài viết khác bạn có thể quan tâm về chủ đề của Llama 2 :
Sau khi bạn đã thiết lập cơ sở dữ liệu Vector, video sẽ hiển thị cách điền dữ liệu từ các bài báo liên quan đến Llama vào cơ sở dữ liệu đó 2. Sau khi điền vào cơ sở dữ liệu Vector, chúng ta tiến hành tải LLM sử dụng tính năng tạo văn bản đường dẫn từ Ôm Mặt. Tìm hiểu cách khởi tạo chuỗi QA truy xuất đơn giản bằng cách sử dụng tìm kiếm Vector và LLM đã tải. Sau khi hoàn thành bước này, bạn sẽ có lạc đà không bướu 2 mô hình thiết lập với thế hệ tăng cường truy xuất.
RAG đã được chứng minh là có hiệu quả đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm trả lời câu hỏi, tóm tắt và viết sáng tạo. Đây là một kỹ thuật đầy hứa hẹn để tạo ra văn bản vừa mang tính thông tin vừa hấp dẫn.
Lợi ích của việc sử dụng RAG
– Cải thiện tính nhất quán thực tế: RAG có thể giúp cải thiện tính nhất quán thực tế của văn bản được tạo bằng cách cung cấp cho mô hình quyền truy cập vào các nguồn kiến thức bên ngoài. Điều này đặc biệt quan trọng đối với những nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác thực tế, chẳng hạn như trả lời câu hỏi.
– Tăng độ tin cậy: RAG có thể giúp tăng độ tin cậy của văn bản được tạo bằng cách cung cấp cho mô hình nhiều nguồn thông tin. Điều này có thể giúp giảm thiểu vấn đề “ảo giác”, trong đó mô hình tạo ra văn bản không được bất kỳ nguồn sẵn có nào hỗ trợ.
– Văn bản sáng tạo hơn: RAG có thể giúp tạo ra nhiều văn bản sáng tạo hơn bằng cách cung cấp cho mô hình nhiều khả năng hơn. Điều này là do mô hình có thể dựa trên cả tài liệu được truy xuất và kiến thức nội bộ của chính nó để tạo ra văn bản.
Nhìn chung, RAG là một kỹ thuật đầy hứa hẹn để tạo văn bản vừa mang tính thông tin vừa hấp dẫn. Nó là một công cụ có giá trị cho nhiều nhiệm vụ khác nhau và có thể sẽ còn mạnh mẽ hơn nữa khi các công nghệ cơ bản tiếp tục được cải tiến.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
