5天學習抹布的路線圖 - 分析vidhya

檢索增強發電（RAG）：5天學習路線圖

抹布是檢索增強生成的縮寫，通過合併外部知識來源來增強大型語言模型（LLMS）。這解決了LLM的局限性，例如幻覺（製造信息）和過時的知識。這種混合方法結合了基於檢索的系統和LLM的優勢，以更準確和相關的響應。

抹布過程：用戶查詢將發送到搜索外部知識庫的檢索器。然後，檢索到的文檔將與原始查詢一起提供給LLM，從而產生更明智的響應。

沒有抹布，LLM面臨類似的挑戰：

• 增加幻覺風險
• 過時的信息
• 降低準確性和事實可靠性

這個為期5天的路線圖提供了一種結構化的學習抹布方法：

第1天：抹布的基本面

• 了解抹佈在現代NLP中的目的和重要性。
• 學習核心組件：檢索和產生。
• 探索檢索架構（例如DPR，BM25）和一代體系結構（例如，GPT，BART，T5）。

第2天：建立檢索系統

• 深入研究密集（DPR，Colbert）和稀疏（BM25，TF-IDF）檢索。
• 使用Elasticsearch或Faiss等庫實施基本檢索。
• 了解檢索知識基礎結構和數據準備。

第3天：微調生成模型

• 探索預先訓練的模型，例如T5，GPT-2和BART。
• 微調諸如提問或摘要之類的任務的模型。
• 了解檢索如何增加發電過程。

第4天：實施工作抹布系統

• 結合檢索和發電組件。
• 利用LlamainDex的RAG管道進行實際實施。
• 嘗試參數，例如檢索的文檔和發電策略的數量。

第5天：建立強大的抹布系統

• 針對特定領域任務的高級微調。
• 通過較大的數據集和知識庫擴展。
• 優化性能（內存，速度）。
• 使用Bleu和Rouge等指標評估破布模型。

該路線圖可讓您在五天內掌握抹布的必需品。對於動手方法，請考慮使用LlamainDex探索有關構建抹布系統的免費課程。

以上是5天學習抹布的路線圖 - 分析vidhya的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！