在将外部知识融入模型时,可以采用预训练+微调的策略。首先,使用通用文本数据预训练模型;然后,针对特定领域的知识库,设计辅助任务(如问答、实体链接)进行微调,使模型学会从知识库中提取和利用信息。 实施步骤 步骤一:知识库选择与预处理 根据任务需求选择合适的知识库,如百科全书(如维基百科)用于通用知识,医学数据库(...
如何使用metadata 告诉模型 原始query 和 metadata 中类型的集合,让模型帮助我们得到子集合,从而进行筛选。 Re-rank 的问题 :需要真实业务 domain 的数据来微调;这里可以 尝试使用 LLM 来 rerank 。 答案合成策略: Default 版本: 迭代式 refine 版本:一条 一条 chunk 输入,不断让模型修改更新答案 挑战五:可解释...
本文将深入探讨如何在本地大语言模型中集成外部知识库,包括知识库的构建、集成方法的选择、模型性能的优化等方面,并介绍千帆大模型开发与服务平台在知识集成中的实践应用。 一、构建外部知识库 1.1 知识来源 构建外部知识库的第一步是确定知识来源。这些来源可以包括: 结构化数据:如数据库、表格等,包含明确的实体、...
随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。然而,仅依靠模型自身的训练数据,往往难以覆盖所有知识领域,特别是在处理特定领域的复杂问题时。因此,为模型提供外部知识库,成为提升模型性能和准确性的重要手段。本文将详细介绍如何在本地运行的大语言模型中集成外部知识库,并通过千帆大...
在实际应用中,某企业利用千帆大模型开发与服务平台构建了一个面向金融领域的大语言模型。为了提升模型对金融知识的理解和利用能力,该企业构建了一个包含金融术语、政策法规、市场动态等信息的外部知识库。通过平台提供的API接口,该企业将知识库中的知识以嵌入表示的方式融入模型。在模型训练过程中,该企业还采用了多任务...
例如,ChatLaw模型之所以优于GPT-4,是因为我们使用了大量的选择题作为训练数据; (3) 法律多选题需要复杂的逻辑推理,因此参数量较多的模型通常表现较好。 五、结论 在本文中,我们提出了ChatLaw,一种利用法律领域知识开发的法律大语言模型(LLM)。我们提出了一种将LLM与矢量知识数据库相结合的新方法,该方法大大缓解了...
调用知识库的逻辑是先通过索引向量找到知识库中符合问题的部分，然后作为先验知识传递给大模型；第三方工具...
这一点非常有用,我们可以给模型提供各种各样的知识库,让模型扮演各种各样的角色。 LangChain是开发大语言模型应用的一个框架,内置了很多有用的方法,比如:文本读取、分词、嵌入等。利用它内置的这些功能,我们可以轻松构建出一个RAG的应用。 这次的文章就到这里了,下回我们将继续介绍更多本地LLM的实用场景。
让大模型“学习”到我们的私有知识并且应用,通常有三个方法: Prompt engineering 提示词工程 Knowledge base embeddings 外部知识库嵌入 Fine-tuning 微调 #chatgpt #每天学习一点 - 笨蛋李大河于20230902发布在抖音,已经收获了6734个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Agent以目前大语言模型作为思考的大脑,依据人们赋予它的各种思维逻辑,工具等,独立完成各种生产生活场景下的任务。由于Prompt工程只能增强模型的思考推理能力,但无法解决模型自身知识库有限的问题。更进一步,我们希望借助模型的思考推理能力来指导,甚至让它直接控制现实中的各种生产与生活活动。ReAct的基本思想就是让大模型...