LLM 대형 언어 모델은 일반적으로 대량의 텍스트 데이터를 통해 자연어를 이해하고 생성하는 능력을 향상시키기 위해 Transformer 아키텍처를 사용하여 훈련됩니다. 이러한 모델은 챗봇, 텍스트 요약, 기계 번역 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 잘 알려진 LLM 대규모 언어 모델로는 OpenAI의 GPT 시리즈와 Google의 BERT가 있습니다.
자연어 처리 분야에서 검색 강화 생성은 검색과 생성을 결합한 기술입니다. 대규모 텍스트 말뭉치에서 관련 정보를 검색하고 생성 모델을 사용하여 이 정보를 재결합 및 배열함으로써 요구 사항에 맞는 텍스트를 생성합니다. 이 기술은 텍스트 요약, 기계 번역, 대화 생성 및 기타 작업을 포함하여 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. 검색 및 생성 기능을 활용함으로써 검색 강화 생성은 텍스트 생성의 품질과 정확성을 향상시킬 수 있어 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 합니다.
LLM 대규모 언어 모델에서 검색 향상 생성은 모델 성능을 향상시키는 중요한 기술적 수단으로 간주됩니다. 검색과 생성을 통합함으로써 LLM은 대규모 텍스트에서 관련 정보를 보다 효과적으로 얻고 고품질 자연어 텍스트를 생성할 수 있습니다. 이러한 기술적 수단은 모델의 생성 효과와 정확성을 크게 향상시키고 다양한 자연어 처리 애플리케이션의 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다. 검색과 생성을 결합함으로써 LLM 대규모 언어 모델은 생성된 콘텐츠의 일관성 및 관련성과 같은 기존 생성 모델의 일부 제한 사항을 극복할 수 있습니다. 따라서 검색 증강 생성은 모델 성능 향상에 큰 잠재력을 갖고 있으며 향후 자연어 처리 연구에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
검색 향상 생성을 사용하여 특정 사용 사례에 맞게 LLM 대규모 언어 모델을 사용자 지정하려면 다음 단계를 따르세요.
우선, 대량의 텍스트 데이터를 준비하는 것은 LLM 대규모 언어 모델을 구축하는 핵심 단계입니다. 이러한 데이터에는 훈련 데이터와 검색 데이터가 포함됩니다. 훈련 데이터는 모델을 훈련하는 데 사용되고, 검색 데이터는 모델에서 관련 정보를 검색하는 데 사용됩니다. 특정 사용 사례의 요구 사항을 충족하기 위해 필요에 따라 관련 텍스트 데이터를 선택할 수 있습니다. 이 데이터는 관련 기사, 뉴스, 포럼 게시물 등 인터넷에서 얻을 수 있습니다. 고품질 모델을 훈련하려면 올바른 데이터 소스를 선택하는 것이 중요합니다. 학습 데이터의 품질을 보장하려면 데이터를 전처리하고 정리해야 합니다. 여기에는 노이즈 제거, 텍스트 형식 정규화, 누락된 값 처리 등이 포함됩니다. 정리된 데이터는 모델을 훈련하고 모델의 정확성과 성능을 향상시키는 데 더 잘 사용될 수 있습니다. 추가로
OpenAI의 GPT 시리즈 또는 Google의 BERT와 같은 기존 LLM 대규모 언어 모델 프레임워크를 사용하여 준비된 학습 데이터를 학습합니다. 훈련 과정에서 특정 사용 사례에 대한 모델 성능을 향상시키기 위해 미세 조정을 수행할 수 있습니다.
검색 향상 생성을 위해서는 대규모 텍스트 말뭉치에서 관련 정보를 검색하기 위한 검색 시스템을 구축해야 합니다. 키워드 기반 또는 콘텐츠 기반 검색과 같은 기존 검색 엔진 기술을 사용할 수 있습니다. 또한 Transformer 기반 검색 모델과 같은 고급 딥러닝 기술을 사용하여 검색 결과를 향상시킬 수도 있습니다. 이러한 기술은 의미 및 문맥 정보를 분석하여 사용자의 쿼리 의도를 더 잘 이해하고 관련 결과를 정확하게 반환할 수 있습니다. 지속적인 최적화와 반복을 통해 검색 시스템은 대규모 텍스트 말뭉치에서 사용자 요구와 관련된 정보를 효율적으로 검색할 수 있습니다.
검색 시스템과 LLM 대형 언어 모델을 결합하여 향상된 검색 생성을 달성합니다. 먼저, 대규모 텍스트 코퍼스에서 관련 정보를 검색하기 위해 검색 시스템을 사용합니다. 그런 다음 LLM 대형 언어 모델을 사용하여 이 정보를 재배열하고 결합하여 요구 사항을 충족하는 텍스트를 생성합니다. 이러한 방식으로 생성된 텍스트의 정확성과 다양성을 향상하여 사용자의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다.
특정 사용 사례의 요구 사항을 충족하기 위해 맞춤형 LLM 대규모 언어 모델을 최적화하고 평가할 수 있습니다. 모델의 성능을 평가하기 위해 정확도, 재현율, F1 점수 등의 평가 지표를 사용할 수 있습니다. 또한 실제 적용 시나리오의 데이터를 사용하여 모델의 실용성을 테스트할 수도 있습니다.
영화 리뷰를 위해 LLM 대규모 언어 모델을 사용자 정의하고 사용자가 영화 이름을 입력하도록 한 다음 모델이 영화에 대한 댓글을 생성할 수 있다고 가정해 보겠습니다.
먼저 훈련 데이터를 준비하고 데이터를 검색해야 합니다. 관련 영화 평론 기사, 뉴스, 포럼 게시물 등을 인터넷에서 학습 데이터 및 검색 데이터로 얻을 수 있습니다.
그런 다음 OpenAI의 GPT 시리즈 프레임워크를 사용하여 LLM 대규모 언어 모델을 교육할 수 있습니다. 훈련 과정에서 어휘 조정, 말뭉치 조정 등 영화 검토 작업에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
다음으로, 대규모 텍스트 말뭉치에서 관련 정보를 검색하기 위한 키워드 기반 검색 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 예에서는 영화 제목을 키워드로 사용하여 학습 데이터 및 검색 데이터에서 관련 리뷰를 검색할 수 있습니다.
마지막으로 검색 시스템과 LLM 대규모 언어 모델을 결합하여 향상된 검색 생성을 달성합니다. 구체적으로, 먼저 검색 시스템을 사용하여 대규모 텍스트 코퍼스에서 영화 제목과 관련된 댓글을 검색한 다음 LLM 대형 언어 모델을 사용하여 이러한 댓글을 재배열하고 결합하여 요구 사항을 충족하는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
다음은 Python과 GPT 라이브러리를 사용하여 위 프로세스를 구현하는 예제 코드입니다.
<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>먼저 Elasticsearch를 사용하는 것과 같은 간단한 검색 시스템이 필요합니다. 그런 다음 Python을 사용하여 코드를 작성하여 LLM 모델을 Elasticsearch에 연결하고 미세 조정할 수 있습니다. 다음은 간단한 예제 코드입니다.
<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>이 Python 코드 예제는 검색 강화 생성을 달성하기 위해 Elasticsearch와 함께 GPT-2 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서는 프로그래밍 관련 정보를 저장하는 "knowledge_base"라는 인덱스가 있다고 가정합니다. retrieve_information 함수에서 간단한 Elasticsearch 쿼리를 실행한 후 generate_text_with_retrieval 함수에서 검색된 정보를 통합하고 GPT-2 모델을 사용하여 답변을 생성합니다.
사용자가 Python 함수에 대한 질문을 쿼리하면 코드는 Elasticsearch에서 관련 정보를 검색하고 이를 사용자 쿼리에 통합한 다음 GPT-2 모델을 사용하여 답변을 생성합니다.
위 내용은 LLM 대규모 언어 모델 및 검색 향상 생성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
