LLM 大規模言語モデルと検索拡張の生成

LLM 大規模言語モデルは、通常、Transformer アーキテクチャを使用してトレーニングされ、自然言語を理解して生成する能力を向上させるために大量のテキスト データを使用します。これらのモデルは、チャットボット、テキスト要約、機械翻訳などの分野で広く使用されています。有名な LLM 大規模言語モデルには、OpenAI の GPT シリーズや Google の BERT などがあります。

自然言語処理の分野において、検索強化生成とは、検索と生成を組み合わせた技術です。大規模なテキストコーパスから関連情報を取得し、生成モデルを使用してこの情報を再結合および配置することで、要件を満たすテキストを生成します。この技術は、テキストの要約、機械翻訳、対話の生成、その他のタスクを含む幅広い用途に使用できます。検索と生成を利用することで、検索強化生成はテキスト生成の品質と精度を向上させることができ、それによって自然言語処理の分野で重要な役割を果たします。

LLM 大規模言語モデルでは、検索拡張生成はモデルのパフォーマンスを向上させる重要な技術的手段と考えられています。検索と生成を統合することで、LLM は大量のテキストから関連情報をより効果的に取得し、高品質の自然言語テキストを生成できます。この技術的手段により、モデルの生成効果と精度が大幅に向上し、さまざまな自然言語処理アプリケーションのニーズをより適切に満たすことができます。 LLM の大規模言語モデルは、取得と生成を組み合わせることで、生成されたコンテンツの一貫性や関連性など、従来の生成モデルのいくつかの制限を克服できます。したがって、検索拡張生成はモデルのパフォーマンスを向上させる大きな可能性を秘めており、将来の自然言語処理研究において重要な役割を果たすことが期待されています。

検索拡張生成テクノロジーを使用して、特定のユースケースに合わせて LLM 大規模言語モデルをカスタマイズする手順

検索拡張生成を使用して、特定のユースケースに合わせて LLM 大規模言語モデルをカスタマイズするには、次の手順を実行します。次の手順:

1. データの準備

まず、大量のテキスト データを準備することが、LLM 大規模言語モデルを確立するための重要な手順です。これらのデータには、トレーニング データと検索データが含まれます。トレーニング データはモデルをトレーニングするために使用され、取得データはモデルから関連情報を取得するために使用されます。 特定の使用例のニーズを満たすために、必要に応じて関連するテキスト データを選択できます。このデータは、関連する記事、ニュース、フォーラムの投稿など、インターネットから取得できます。高品質のモデルをトレーニングするには、適切なデータ ソースを選択することが重要です。 トレーニング データの品質を確保するには、データを前処理してクリーンアップする必要があります。これには、ノイズの除去、テキスト形式の正規化、欠損値の処理などが含まれます。クリーンアップされたデータは、モデルをトレーニングし、モデルの精度とパフォーマンスを向上させるためにより適切に使用できます。 さらに

#2. LLM 大規模言語モデルをトレーニングする

OpenAI の GPT シリーズや Google の BERT などの既存の LLM 大規模言語モデル フレームワークを使用して、準備されたトレーニング データをトレーニングします。トレーニング プロセス中に、特定のユースケースに合わせてモデルのパフォーマンスを向上させるために微調整を行うことができます。

3. 検索システムの構築

検索強化生成を実現するには、大規模なテキストコーパスから関連情報を検索する検索システムを構築する必要があります。キーワードベースまたはコンテンツベースの検索など、既存の検索エンジン技術を使用できます。さらに、Transformer ベースの検索モデルなどのより高度な深層学習テクノロジーを使用して、検索結果を向上させることもできます。これらのテクノロジーは、セマンティック情報とコンテキスト情報を分析することでユーザーのクエリの意図をより深く理解し、関連する結果を正確に返すことができます。継続的な最適化と反復を通じて、検索システムは大規模なテキスト コーパスからユーザーのニーズに関連する情報を効率的に取得できます。

4. 検索システムと LLM ラージ言語モデルを結合する

検索システムと LLM ラージ言語モデルを結合して、強化された検索生成を実現します。まず、検索システムを使用して、大規模なテキスト コーパスから関連情報を検索します。次に、LLM 大型言語モデルを使用してこの情報を再配置および結合し、要件を満たすテキストを生成します。このようにして、生成されるテキストの精度と多様性を向上させ、ユーザーのニーズをより適切に満たすことができます。

5. 最適化と評価

特定のユースケースのニーズを満たすために、カスタマイズされた LLM の大規模言語モデルを最適化して評価できます。モデルのパフォーマンスを評価するには、精度、再現率、F1 スコアなどの評価指標を使用できます。さらに、実際のアプリケーション シナリオのデータを使用して、モデルの実用性をテストすることもできます。

例 1: 映画レビュー用の LLM 大きな言語モデル

映画レビュー用の LLM 大きな言語モデルをカスタマイズし、ユーザーに映画名を入力させると、モデルは生成できるとします。映画のレビュー。

まず、トレーニング データを準備し、データを取得する必要があります。関連する映画レビュー記事、ニュース、フォーラムへの投稿などを学習データや検索データとしてインターネットから取得できます。

次に、OpenAI の GPT シリーズ フレームワークを使用して、LLM 大規模言語モデルをトレーニングできます。トレーニング プロセス中に、語彙やコーパスなどの調整など、映画レビューのタスクに合わせてモデルを微調整できます。

次に、大規模なテキスト コーパスから関連情報を取得するためのキーワード ベースの検索システムを構築できます。この例では、映画のタイトルをキーワードとして、学習データと検索データから関連するレビューを取得できます。

最後に、検索システムを LLM ラージ言語モデルと組み合わせて、強化された検索生成を実現します。具体的には、まず検索システムを使用して大規模なテキスト コーパスから映画のタイトルに関連するコメントを取得し、次に LLM 大規模言語モデルを使用してこれらのコメントを並べ替えて結合し、要件を満たすテキストを生成できます。

以下は、Python と GPT ライブラリを使用して上記のプロセスを実装するサンプル コードです:

<code>import torch  from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel    # 准备训练数据和检索数据  train_data = [... # 训练数据]  retrieval_data = [... # 检索数据]    # 训练LLM大语言模型  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-large')  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-large')  model.train()  input_ids = tokenizer.encode("电影名称", return_tensors='pt')  output = model(input_ids)  output_ids = torch.argmax(output.logits, dim=-1)  generated_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)    # 使用检索系统获取相关评论  retrieved_comments = [... # 从大规模文本语料库中检索与电影名称相关的评论]    # 结合检索系统和LLM大语言模型生成评论  generated_comment = "".join(retrieved_comments) + " " + generated_text</code>

例 2: ユーザーがプログラミングに関する質問に答えられるようにします

まず、 Elasticsearch を使用するなど、単純な検索システムが必要です。次に、Python を使用してコードを記述し、LLM モデルを Elasticsearch に接続し、微調整します。以下は簡単なコード例です。

<code># 导入所需的库import torchfrom transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizerfrom elasticsearch import Elasticsearch# 初始化Elasticsearch客户端es = Elasticsearch()# 加载GPT-2模型和tokenizertokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")# 定义一个函数，用于通过Elasticsearch检索相关信息def retrieve_information(query):    # 在Elasticsearch上执行查询    # 这里假设我们有一个名为"knowledge_base"的索引    res = es.search(index="knowledge_base", body={"query": {"match": {"text": query}}})    # 返回查询结果    return [hit['_source']['text'] for hit in res['hits']['hits']]# 定义一个函数，用于生成文本，并利用检索到的信息def generate_text_with_retrieval(prompt):    # 从Elasticsearch检索相关信息    retrieved_info = retrieve_information(prompt)    # 将检索到的信息整合到输入中    prompt += " ".join(retrieved_info)    # 将输入编码成tokens    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")    # 生成文本    output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)    # 解码生成的文本    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)    return generated_text# 用例：生成回答编程问题的文本user_query = "What is a function in Python?"generated_response = generate_text_with_retrietrieved_response = generate_text_with_retrieval(user_query)# 打印生成的回答print(generated_response)</code>

この Python コード例は、GPT-2 モデルを Elasticsearch と組み合わせて使用​​し、検索強化生成を実現する方法を示しています。この例では、プログラミング関連の情報を格納する「knowledge_base」というインデックスがあると仮定します。関数retrieve_informationでは、単純なElasticsearchクエリを実行し、generate_text_with_retrieval関数で、取得した情報を統合し、GPT-2モデルを使用して回答を生成します。

ユーザーが Python 関数に関する質問をクエリすると、コードは Elasticsearch から関連情報を取得し、それをユーザー クエリに統合し、GPT-2 モデルを使用して回答を生成します。

以上がLLM 大規模言語モデルと検索拡張の生成の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。