基于来自小红书的真实文本数据,WSDM Cup 20241提出了“对话式多文档QA”的挑战,以鼓励对问题的进一步探索。 最近,ChatGPT 等大模型在多项自然语言处理任务上表现出了令人印象深刻的性能。 通过利用大模型的理解和推理能力,有望解决这一挑战。 然而,包括训练配置的设计和不相关文档的存在在内的许多因素仍然阻碍了生成...
模型压缩:为了降低模型在实际应用中的计算和存储成本,需要对大模型进行压缩,如知识蒸馏、模型剪枝等。模型优化:通过优化算法和训练技巧,提高大模型的性能和稳定性。二、文档直接问答技术原理 文档直接问答(Document-based Question Answering)是指利用深度学习技术,直接从非结构化的文本数据中提取答案。与传统的基于...
知识增强:文档上传学习成功后,知识增强默认关闭,可手动对文档进行开启知识增强;开启后模型对文档内容会启动增强学习,用于提升用户输入后辅助提升从文档中检索到相关文档内容的准确性,知识增强会消耗token。 分段设置:文档上传学习成功后,如分段结果不符合预期,可对文档分段设置进行调整,调整分段设置后,文档会进行重新学习,...
在这个技术路径中,我们将通过以下步骤来构建一个大模型文档问答系统:数据收集与预处理、模型训练与优化、以及最终的模型评估与部署。 1.数据收集与预处理: 在开始构建大模型文档问答系统之前,我们需要收集大规模的文档数据集。这可以通过网络爬虫或者从已有的文档数据库中提取数据来实现。然后,我们需要对收集到的数据做...
作为NLP领域的一个重要分支,文档问答技术在大模型时代也面临着前所未有的挑战和机遇。首先,让我们来看看大模型给文档问答带来的挑战。大规模预训练模型如Transformer、BERT等虽然具有强大的语言理解能力,但同时也带来了数据稀疏性和计算复杂性的问题。此外,大模型的决策过程往往被视为“黑箱”,使得结果的可解释性差,这...
在信息技术日新月异的今天,大模型技术正以前所未有的速度重塑着各个行业。文档问答系统,作为连接用户与信息的重要桥梁,也迎来了新的发展机遇与挑战。本文将深入探讨大模型时代文档问答系统的现状、问题以及未来的发展方向,并结合千帆大模型开发与服务平台,探讨如何在这
本篇首先专注在如何获取QA数据,所谓的QA数据,就是“问题-回答”数据,理想情况下,如果包含回答所用到的文档片段是更好的。部分系统(如客服系统)是有这方面数据的,但绝大多数情况下是没有的,这时就需要首先构造一批问答数据,这是后续所有环节最重要的一步。
两阶段方法将问答过程分为两个阶段。第一个阶段称为召回阶段,系统会根据用户的提问从文本库或知识库中检索相关的文本片段或知识点,利用传统的检索技术去召回可能的文档候选。第二个阶段称之为阅读理解阶段,会利用深度学习的机器阅读理解模型,从对应的候选文档里将答案抽取出来。
预训练模型是一种在大量文本数据上进行训练的模型,能够理解和生成自然语言文本。微调技术则是指对预训练模型进行微小的调整,以适应特定任务和领域的需求。 百川大模型文档问答知识溯源的应用场景非常广泛,可以应用于各种领域,如医疗健康、金融业、教育领域等。该模型可以帮助用户快速找到所需的信息,提高工作效率和准确性...
【全网最强文档智能】大模型 + RAG + PDF问答,居然比 PyPDF + langchain 还好用!,LLM主要依赖于公开的互联网来源作为训练数据,这些数据虽然丰富多样但在专业领域的应用中往往缺乏私有领域知识,限制了LLM在特定