论文∞BENCH: Extending Long Context Evaluation Beyond 100K Tokens 【Task】 Realistic Context Novel: 为了避免模型见过小说,论文进行key entity replacement操作,例如把主要角色的名字替换,变成fake novels,然后基于此设计多种任务 En.Sum:对小说进行总结(ROUGE-L-Sum检测) En/Zh.QA:需要模型进行信息整合以及定位信...
LooGLE不仅为长上下文LLM提供了系统和全面的评估方案,还为未来增强模型朝着“真正的长上下文理解”方向的发展提供了启示。 GitHub地址:GitHub - bigai-nlco/LooGLE: ACL 2024 | LooGLE: Long Context Evaluation for Long-Context Language Models 1、能力排行榜 下图展示了在我们的数据集上,不同模型在不同任务上的...
根据评估指标判断:如果context两个指标较低,明显是retriever的问题,可以引入EnsembleRetriver、LongContextReorder、ParentDocumentRetriever;如果faithfulness或answer relevance较低,可以考虑换LLM! (7)最后,整理一个answer不满足用户需求的问题排查思路: 5、其他踩坑注意事项: (1)知识库的数据: 数据是否有重复冗余?可以先...
Long Context目前是基于Transformer结果模型的一大缺点,受限于较长时间和内存的资源需求。LLM能编码Long Context的能力称为extrapolation capability。 推荐阅读 模型训练 GPT-4相关技术 已下截图来自开源项目MetaGPT作者直播分享 Adaptation of LLMs Instruction Tuning 指令微调指的是使用一些自然语言描述的指令形式样本去用...
LLMs之Long-Context :《Training-Free Long-Context Scaling of Large Language Models大型语言模型中无训练法实现长上下文扩展》翻译与解读 导读:这是一篇关于无需训练即可扩展大语言模型(LLMs)上下文窗口的研究。 背景痛点:现有大型语言模型在处理长上下文时性能会显著下降,超出预训练长度后会快速退化。通过对模型进行...
Long-context LLMs:LLMs 通常使用预定义的上下文长度进行预训练,例如 LLaMA 为 2048(Touvron 等人,2023a),LLaMA2 为 4096(Touvron 等人,2023b)。对于大多数研究人员来说,从头开始训练长上下文的 LLM 昂贵得令人望而却步。最近,许多研究都尝试通过微调来扩展 LLM 的上下文长度。位置插值(Chen 等人,2023 年)对旋转...
Context length 对于RAG(检索增强生成)非常重要,而RAG已成为大语言模型行业应用场景的主要模式。具体来说,检索增强生成主要分为两个阶段: 第1 阶段:分块(也称为编制索引)chunking (also known as indexing) 收集LLM使用的所有文档,将这些文档分成可以喂入大于模型,以生成嵌入的块,并将这些嵌入存储在向量数据库中。
Context length对于RAG(检索增强生成)非常重要,而RAG已成为大语言模型行业应用场景的主要模式。具体来说,检索增强生成主要分为两个阶段: 第1 阶段:分块(也称为编制索引)chunking(also known as indexing) 收集LLM使用的所有文档,将这些文档分成可以喂入大于模型,以生成嵌入的块,并将这些嵌入存储在向量数据库中。
They even repeat themselves, making long interactions tiresome. Evaluation helps catch these flaws, ensuring models stay accurate, reliable, and ready for real-world use. In this blog, you’ll get a clear view of how to evaluate LLMs. We’ll dive into what evaluation means for these models...
Context length对于RAG(检索增强生成)非常重要,而RAG已成为大语言模型行业应用场景的主要模式。具体来说,检索增强生成主要分为两个阶段: 第1 阶段:分块(也称为编制索引)chunking(also known as indexing) 收集LLM使用的所有文档,将这些文档分成可以喂入大于模型,以生成嵌入的块,并将这些嵌入存储在向量数据库中。