Fine-tune OpenAI models for specific use-cases Use Qdrant to improve the performance of your RAG model Use fine-tuning to improve the correctness of your RAG model and reduce hallucinations To begin, we've selected a dataset where we've a guarantee that the retrieval is perfect. We've selec...
首选我们先分析讲解大模型的基础用法,prompt提示词(未使用RAG技术、未经过预训练):这个过程就相当于我们有个一任务,这个大学生具备相应的基础知识(比如C语言),然后这个大学生(大模型)就会基于自己的现有能力去编写这个贪吃蛇,最终他会给我们一个编写好的贪吃蛇游戏。 Prompt类比 那么提示词是什么呢(1)我们可以提示他...
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 ...
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...
(``p_j``). It then minimizes the negative log-likehood for softmaxnormalized scores.This loss function works great to train embeddings for retrieval setups where you have positive pairs(e.g. (query, relevant_doc)) as it will sample in each batch ``n-1`` negative docs randomly.The ...
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 augment...
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...
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...
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...