Grand modèle de langage LLM et génération d'améliorations de récupération

Les grands modèles de langage LLM sont généralement formés à l'aide de l'architecture Transformer pour améliorer la capacité à comprendre et à générer un langage naturel à travers de grandes quantités de données textuelles. Ces modèles sont largement utilisés dans les chatbots, la synthèse de texte, la traduction automatique et d'autres domaines. Certains grands modèles de langage LLM bien connus incluent la série GPT d'OpenAI et le BERT de Google.

Dans le domaine du traitement du langage naturel, la génération améliorée par récupération est une technologie qui combine récupération et génération. Il génère un texte qui répond aux exigences en récupérant les informations pertinentes à partir de corpus de textes à grande échelle et en utilisant des modèles génératifs pour recombiner et organiser ces informations. Cette technique a un large éventail d'applications, notamment le résumé de texte, la traduction automatique, la génération de dialogues et d'autres tâches. En tirant parti de la récupération et de la génération, la génération améliorée par la récupération peut améliorer la qualité et la précision de la génération de texte, jouant ainsi un rôle important dans le domaine du traitement du langage naturel.

Dans le grand modèle de langage LLM, la génération d'améliorations de récupération est considérée comme un moyen technique important pour améliorer les performances du modèle. En intégrant la récupération et la génération, LLM peut obtenir plus efficacement des informations pertinentes à partir de textes volumineux et générer des textes en langage naturel de haute qualité. Ces moyens techniques peuvent améliorer considérablement l'effet de génération et la précision du modèle et mieux répondre aux besoins de diverses applications de traitement du langage naturel. En combinant récupération et génération, les grands modèles de langage LLM sont capables de surmonter certaines limitations des modèles génératifs traditionnels, telles que la cohérence et la pertinence du contenu généré. Par conséquent, la génération augmentée par récupération présente un grand potentiel pour améliorer les performances des modèles et devrait jouer un rôle important dans les futures recherches sur le traitement du langage naturel.

Étapes pour utiliser la technologie de génération d'amélioration de récupération pour personnaliser un grand modèle de langage LLM pour un cas d'utilisation spécifique

Pour utiliser la génération d'amélioration de récupération pour personnaliser un grand modèle de langage LLM pour un cas d'utilisation spécifique, vous pouvez suivre les étapes ci-dessous :

1. Préparer les données

Tout d'abord, préparer une grande quantité de données textuelles est une étape clé dans la construction d'un grand modèle de langage LLM. Ces données comprennent des données d'entraînement et des données de récupération. Les données d'entraînement sont utilisées pour entraîner le modèle, tandis que les données de récupération sont utilisées pour en récupérer les informations pertinentes. Pour répondre aux besoins d'un cas d'utilisation spécifique, des données textuelles pertinentes peuvent être sélectionnées selon les besoins. Ces données peuvent être obtenues sur Internet, telles que des articles pertinents, des actualités, des messages de forum, etc. Choisir la bonne source de données est crucial pour former un modèle de haute qualité. Afin de garantir la qualité des données de formation, les données doivent être prétraitées et nettoyées. Cela inclut la suppression du bruit, la normalisation des formats de texte, la gestion des valeurs manquantes, etc. Les données nettoyées peuvent être mieux utilisées pour entraîner le modèle et améliorer la précision et les performances du modèle. De plus

2. Entraînez le grand modèle de langage LLM

Utilisez le cadre de modèle de grand langage LLM existant, tel que la série GPT d'OpenAI ou le BERT de Google, pour vous entraîner sur les données de formation préparées. Au cours du processus de formation, des ajustements peuvent être effectués pour améliorer les performances du modèle pour des cas d'utilisation spécifiques.

3. Construire un système de récupération

Afin de parvenir à une génération d'amélioration de la récupération, il est nécessaire de construire un système de récupération pour récupérer des informations pertinentes à partir de corpus de textes à grande échelle. Les technologies de moteurs de recherche existantes peuvent être utilisées, telles que la récupération basée sur des mots clés ou sur le contenu. En outre, des technologies d'apprentissage profond plus avancées, telles que les modèles de récupération basés sur Transformer, peuvent également être utilisées pour améliorer les résultats de récupération. Ces technologies peuvent mieux comprendre l'intention de requête de l'utilisateur en analysant les informations sémantiques et contextuelles, et renvoyer avec précision des résultats pertinents. Grâce à une optimisation et une itération continues, le système de récupération peut récupérer efficacement les informations liées aux besoins des utilisateurs dans des corpus de textes à grande échelle.

4. Combinez le système de récupération et le grand modèle de langage LLM

Combinez le système de récupération et le grand modèle de langage LLM pour obtenir une génération de récupération améliorée. Premièrement, un système de récupération est utilisé pour récupérer des informations pertinentes à partir d’un corpus de textes à grande échelle. Ensuite, le grand modèle de langage LLM est utilisé pour réorganiser et combiner ces informations afin de générer un texte qui répond aux exigences. De cette manière, la précision et la diversité du texte généré peuvent être améliorées pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs.

5. Optimisation et évaluation

Pour répondre aux besoins de cas d'utilisation spécifiques, nous pouvons optimiser et évaluer de grands modèles de langage LLM personnalisés. Pour évaluer les performances du modèle, vous pouvez utiliser des indicateurs d'évaluation tels que la précision, le rappel et le score F1. De plus, nous pouvons également utiliser les données de scénarios d’application réels pour tester le caractère pratique du modèle.

Exemple 1 : grand modèle de langage LLM pour les critiques de films

Supposons que nous souhaitions personnaliser un grand modèle de langage LLM pour les critiques de films, laisser l'utilisateur saisir un nom de film, puis le modèle peut générer des commentaires sur le film.

Tout d'abord, nous devons préparer les données d'entraînement et récupérer les données. Des articles de critiques de films, des actualités, des messages de forum, etc. pertinents peuvent être obtenus sur Internet sous forme de données de formation et de données de récupération.

Ensuite, nous pouvons utiliser le framework de la série GPT d'OpenAI pour former le grand modèle de langage LLM. Au cours du processus de formation, le modèle peut être affiné pour la tâche de critique de film, comme l'ajustement du vocabulaire, du corpus, etc.

Ensuite, nous pouvons créer un système de récupération basé sur des mots-clés pour récupérer des informations pertinentes à partir de corpus de textes à grande échelle. Dans cet exemple, nous pouvons utiliser le titre du film comme mot-clé pour récupérer les critiques pertinentes à partir des données d'entraînement et des données de récupération.

Enfin, nous combinons le système de récupération avec le grand modèle de langage LLM pour obtenir une génération de récupération améliorée. Plus précisément, vous pouvez d'abord utiliser un système de récupération pour récupérer les commentaires liés aux titres de films à partir d'un corpus de texte à grande échelle, puis utiliser le grand modèle de langage LLM pour réorganiser et combiner ces commentaires afin de générer un texte répondant aux exigences.

Ce qui suit est un exemple de code pour implémenter le processus ci-dessus à l'aide de Python et de la bibliothèque GPT :

<code>import torch  from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel    # 准备训练数据和检索数据  train_data = [... # 训练数据]  retrieval_data = [... # 检索数据]    # 训练LLM大语言模型  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-large')  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-large')  model.train()  input_ids = tokenizer.encode("电影名称", return_tensors='pt')  output = model(input_ids)  output_ids = torch.argmax(output.logits, dim=-1)  generated_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)    # 使用检索系统获取相关评论  retrieved_comments = [... # 从大规模文本语料库中检索与电影名称相关的评论]    # 结合检索系统和LLM大语言模型生成评论  generated_comment = "".join(retrieved_comments) + " " + generated_text</code>

Exemple 2 : Aidez les utilisateurs à répondre aux questions sur la programmation

Tout d'abord, nous avons besoin d'un système de récupération simple, tel que l'utilisation d'Elasticsearch. Nous pouvons ensuite écrire du code en utilisant Python pour connecter le modèle LLM à Elasticsearch et l'affiner. Voici un exemple de code simple :

<code># 导入所需的库import torchfrom transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizerfrom elasticsearch import Elasticsearch# 初始化Elasticsearch客户端es = Elasticsearch()# 加载GPT-2模型和tokenizertokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")# 定义一个函数，用于通过Elasticsearch检索相关信息def retrieve_information(query):    # 在Elasticsearch上执行查询    # 这里假设我们有一个名为"knowledge_base"的索引    res = es.search(index="knowledge_base", body={"query": {"match": {"text": query}}})    # 返回查询结果    return [hit['_source']['text'] for hit in res['hits']['hits']]# 定义一个函数，用于生成文本，并利用检索到的信息def generate_text_with_retrieval(prompt):    # 从Elasticsearch检索相关信息    retrieved_info = retrieve_information(prompt)    # 将检索到的信息整合到输入中    prompt += " ".join(retrieved_info)    # 将输入编码成tokens    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")    # 生成文本    output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)    # 解码生成的文本    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)    return generated_text# 用例：生成回答编程问题的文本user_query = "What is a function in Python?"generated_response = generate_text_with_retrietrieved_response = generate_text_with_retrieval(user_query)# 打印生成的回答print(generated_response)</code>

Cet exemple de code Python montre comment utiliser un modèle GPT-2 en conjonction avec Elasticsearch pour obtenir une génération améliorée par récupération. Dans cet exemple, nous supposons qu'il existe un index appelé « knowledge_base » qui stocke les informations liées à la programmation. Dans la fonction retrieve_information, nous exécutons une simple requête Elasticsearch, puis dans la fonction generate_text_with_retrieval, nous intégrons les informations récupérées et générons la réponse à l'aide du modèle GPT-2.

Lorsqu'un utilisateur pose une question sur une fonction Python, le code récupère les informations pertinentes d'Elasticsearch, les intègre dans la requête de l'utilisateur, puis utilise le modèle GPT-2 pour générer une réponse.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!