2、RAG完成预训后协同外挂向量数据库使用,回答质量高度依赖Prompt的同时,也依赖外挂数据库质量,实时性较好,模型参数没有变化。 3、模型完成预训练后,经过垂直领域的Fine-Tuning,未有外置数据能力,实时性一般,但是专业能力较好,回答质量高度依赖Prompt的同时,也依赖Fine-Tuning的水平,模型参数发生了变化。 ChatGPT是如何...
如下图所示为一个使用 RAG 的成功案例,通过各种手段将 Accuracy 从 Baseline 的 45% 提升到最终的 98%: 45%: 只使用简单的Cosine 相似度来检索 65%: HyDE(Hypothetical Document Embeddings),如下图所示,主要是指利用 LLM 生成一个假设答案,然后利用假设答案去检索,最终再由 LLM 生成答案。尝试后没有取得很好...
Fine-tuning models: Accurate info vs. creative latitude API fine-tuning,training 2578November 17, 2023 Creating a Q&A chatbot using fine-tunning with RAG API embeddings,fine-tuning,rag 31460May 25, 2024 Optimizing Chatbot Conversations: Strategies for Effective User-Refinement Integration ...
= i`` and all ``n_j`` as negatives.:param model: SentenceTransformer model:param scale: Output of similarity function is multiplied by scale value:param similarity_fct: similarity function between sentence embeddings. By default, cos_sim. Can also be set to dot product (and then set scale...
Fine-tuning a model Fine-tuning vs. RAG Final considerations for application design In a series of articles, we discuss the knowledge retrieval mechanisms that large language models (LLMs) use to generate responses. By default, an LLM has access only to its training data. But you can augm...
1.1. 为什么要 fine-tuning 1.1.1. 微调可以强化预训练模型在特定任务上的能力 1.特定领域能力增强:微调把处理通用任务的能力,在特定领域上加强。比如情感分类任务,本质上预训练模型是有此能力的,但可以通过微调方式对这一能力进行增强。 2.增加新的信息:通过微调可以让预训练模型学习到新的信息,比如常见的自我认知...
Try rope_scaling: linear argument in training and rope_scaling: dynamic argument at inference to extrapolate the position embeddings. [23/08/11] We supported DPO training for instruction-tuned models. See examples for usage. [23/07/31] We supported dataset streaming. Try streaming: true and ...
NUDGE是@SepantaZeighami等人的一篇很酷的论文,展示了你可以在几分钟内直接微调数据嵌入,而无需了解基础嵌入模型!这将带来更好的检索性能,而且你不必担心微调基础模型并重新运行数据。 微调你的嵌入模型是提高RAG/检索性能的好方法,但微调嵌入模型的问题在于速度慢,每次微调都需要重新运行所有数据的推理。 NUDGE是@Se...
Store the resulting metadata and embeddings in a vector database (we use ChromaDB). Then, in order to generate a fine-tuning dataset: For each interview, run the RAG process to retrieve memories from the author's past output for each of the interviewer's questions. Ask the model to rephr...
比如现在火热的 RAG 方法,其中文本向量化检索就是非常核心的模块,所以今天我们就来看一篇来自 ACL 2023 Findings 的工作 —— INSTRUCTOR(Instruction-based Omnifarious Representations),这篇文章的作者们来自港大和华盛顿大学以及所属的 Meta AI 和 Allen Institute for AI 机构。 这篇文章将 Instruction Tuning 的想法...