Достижение структурированного мышления с помощью LLM в хаотических контекстах с поддержкой подсказок по логике мыслей и параллельным извлечением знаний из графов
Развитие структурированного мышления с помощью LLM в хаотических ситуациях подсказки по логике мышления и параллельное извлечение знаний из графов
Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали впечатляющие возможности обучения с небольшим количеством образцов, быстро адаптируясь к новым задачам всего с несколькими примерами.
Почему RAG (Retrieval Augmented Generation) станет угловым камнем в проектировании систем с использованием LLM…
Последние достижения в больших языковых моделях (LLM), таких как GPT-3 [1], продемонстрировали мощные возможности обучения с небольшим количеством образцов —…
ai.plainenglish.io
Однако, несмотря на их прогресс, LLM все еще сталкиваются с ограничениями в сложном рассуждении, связанном с хаотичными контекстами, перегруженными фактами, несвязанными между собой. Для решения этой проблемы исследователи исследовали такие техники, как цепочка размышлений, которые направляют модели на инкрементальный анализ информации. Однако эти методы сами по себе трудно полностью охватывают все важные детали в разных контекстах.
- Быстрое решение арифметических задач на рассуждение
- Автоматизация распознавания химических сущностей создание вашей модели ХимNER
- Как я получил работу аналитика данных за 6 месяцев
В данной статье предлагается техника, объединяющая Thread-of-Thought (ToT) вопросы с Retrieval Augmented Generation (RAG) системой, обеспечивающей доступ ко множеству графов знаний параллельно. В то время как ToT действует в качестве “спинной” для рассуждений, структурирующей мышление, система RAG позволяет заполнить пробелы в доступном знании. Параллельный запрос разнообразных источников информации повышает эффективность и охват по сравнению с последовательным поиском. Вместе эта система ставит своей задачей улучшение понимания и способностей решения проблем LLM в хаотичных контекстах, приближаясь к когнитивным возможностям человека.
Начнем с обоснования необходимости структурированного рассуждения в хаотичных средах, где смешиваются как соответствующие, так и несвязанные факты. Затем мы рассмотрим дизайн RAG системы и то, как она расширяет доступное LLM знание. Затем мы объясним интеграцию ToT вопросов для методического направления LLM по шаговому анализу. Наконец, мы обсудим стратегии оптимизации, такие как параллельный поиск для эффективного запроса нескольких источников знаний одновременно.
Через концептуальные объяснения и примеры кода на Python эта статья освещает новую технику для организации преимуществ LLM с использованием дополнительного внешнего знания. Такие креативные интеграции подчеркивают перспективные направления преодоления врожденных ограничений модели и совершенствования возможностей AI рассуждения. Предлагаемый подход стремится предоставить общую систему, способную к дальнейшему усовершенствованию с развитием LLM и баз знаний.
