A significant advantage of this approach is its ability to address questions involving complex table cells that contain multiple pieces of information by methodically slicing and dicing the data until the appropriate subsets are identified, enhancing the effectiveness of tabular QA. ChainOfTablePack是基于...
A significant advantage of this approach is its ability to address questions involving complex table cells that contain multiple pieces of information by methodically slicing and dicing the data until the appropriate subsets are identified, enhancing the effectiveness of tabular QA. ChainOfTablePack是基于...
大规模语言模型(LLM)比我们以前在自然语言处理(NLP)中看到的任何东西都更强大。 GPT系列模型,Llama系列模型,Gemini 和其他大型语言模型在多个评估基准中展示了令人印象深刻的语言和知识掌握,超过了人类的基准水平。然而,大型语言模型也表现出许多缺点。 他们经常编造事实并在处理特定领域或高度专业化的查询时缺乏知识。
1. LLM with simple prompting: This approach involves using simple prompts to guide the agent in breaking down a task into smaller subgoals. For example, the agent can be prompted with "Steps for XYZ" or "What are the subgoals for achieving XYZ?" This approach relies on the language model...
1、项目中默认支持的 LLM 类型是没有通义千问的,因此在枚举类型上要支持通义千问; 2、在进行 index 的时候,会有一步 load\_llm 的操作,我们在配置文件中定义的千问类型,在 load\_llm 中实现,兼容下原本的接口。 3、在查询的时候,默认使用 OpenAI 的客户端,判断下配置文件的类型,如果是 qwen 的类型,使...
训练方法(Training Approach):从训练算法上提升模型在面临冲突上下文时的鲁棒性。Hong 等(2023)提出了一种新的微调方法,通过同时训练判别器和解码器来提高模型的鲁棒性。这种方法不仅可以提高模型在面对冲突信息时的稳定性,还能增强其处理复杂信息的能力。查询增强(Query Augmentation):在推理阶段通过进一步引入外界...
为了解决纯参数化模型的局限性,语言模型可以通过将非参数化语料库数据库与参数化模型集成来的半参数化方法(semi-parameterized approach)。这种方法被称为检索增强生成(RetrievalAugmented Generation,RAG)。检索增强生成(RAG)将预训练的检索器与预先训练的seq2seq模型(生成器)相结合,并进行端到端微调来实现可解释和模块...
LLMs之GraphRAG:《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》翻译与解读 导读:该论文提出了一种基于图结构的知识图谱增强生成(Graph RAG)方法,用于回答用户针对整个文本集合的全局性质询问,以支持人们对大量数据进行全面理解。
RAG is a paradigm that enhances LLMs by integrating ex-ternal knowledge bases. It employs a synergistic approach, combining information retrieval mechanisms and In-Context Learning (ICL) to bolster the LLM’s performance. In this framework, a query initiated by a user prompts the retrieval of pe...
2、配置 Ragas 以使用 VertexAI LLM 和嵌入 这步很重要,并且 Ragas 默认配置为使用 OpenAI metrics = [ answer_relevancy, context_precision, faithfulness, answer_correctness, answer_similarity,]for m in metrics: m.__setattr__("llm", ragas_vertexai_llm) if hasattr(m, "embed...