Nâng cao độ chính xác của các mô hình ngôn ngữ lớn với Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG)

  • Mô hình Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG) được nghiên cứu để tăng cường độ chính xác của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), giải quyết vấn đề "hallucinations" hay sai sót về thông tin.
  • CRAG sử dụng một hệ thống đánh giá thông tin nhẹ để kiểm tra chất lượng của tài liệu thu thập được, qua đó cải thiện quá trình sinh thông tin dựa trên sự đánh giá về tính chính xác và liên quan của tài liệu.
  • Phương pháp này áp dụng thuật toán "decompose-recompose" để tập trung vào những thông tin cốt lõi, loại bỏ thông tin không liên quan và đảm bảo tích hợp kiến thức chính xác vào quá trình sinh thông tin.
  • CRAG mở rộng khả năng tìm kiếm thông tin trên web, không giới hạn ở cơ sở dữ liệu cố định, nâng cao chất lượng nội dung sinh ra.
  • Qua các thử nghiệm trên nhiều bộ dữ liệu, CRAG tỏ ra vượt trội so với RAG thông thường, đặc biệt trong việc trả lời câu hỏi ngắn gọn và sinh ra bản tiểu sử dài, nơi đòi hỏi độ chính xác và chiều sâu thông tin.
  • CRAG đánh dấu bước tiến trong việc phát triển mô hình ngôn ngữ đáng tin cậy và chính xác, hứa hẹn cải thiện hiệu quả của LLMs trong nhiều ứng dụng khác nhau.

📌 Mô hình Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG) đem lại sự cải tiến quan trọng cho độ chính xác của các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách đánh giá và lựa chọn thông tin thu thập được một cách chi tiết, giảm thiểu vấn đề sai lệch thông tin và tăng cường chất lượng của nội dung sinh ra, qua đó mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các mô hình ngôn ngữ đáng tin cậy hơn trong tương lai.

Thảo luận

© Sóng AI - Tóm tắt tin, bài trí tuệ nhân tạo