Генерация с дополненной выборкой (RAG) — это метод, который соединяет внешние источники данных для улучшения вывода больших языковых моделей (LLM). Этот метод идеально подходит для LLM для доступа к частным или специфичным для предметной области данным и решения проблем, связанных с галлюцинациями. Поэтому RAG широко используется для поддержки многих приложений GenAI, таких как чат-боты AI и системы рекомендаций.

Базовый RAG обычно объединяет векторную базу данных и LLM, где векторная база данных хранит и извлекает контекстную информацию для пользовательских запросов, а LLM генерирует ответы на основе извлеченного контекста. Этот подход хорошо работает во многих случаях, однако он испытывает трудности со сложными задачами, такими как многоадресное рассуждение или ответы на вопросы, требующие соединения разрозненных фрагментов информации.

Например, вопрос «Какое имя было дано сыну человека, который победил узурпатора Аллектуса?»

GraphRAG предоставляет «граф знаний» LLM. В отличие от текстовых документов, эти структуры данных четко отображают взаимосвязи между объектами.

С каждым днем растут страхи и сомнения относительно законов масштабирования ИИ. Большинство предсказателей отрасли ИИ утверждают об окончании законов масштабирования, которые за последние несколько лет привели к мгновенному улучшению возможностей больших языковых моделей (LLM). К ним присоединились журналисты, вооружившись неопределенной информацией о неспособности моделей успешно масштабироваться из-за предполагаемой низкой производительности. Критики также указывают на исчерпание доступных данных для обучения и замедление масштабирования оборудования для обучения.

Языковые модели, или LLM, продолжают впечатлять своим развитием. Технологии становятся умнее, их возможности шире, а применение в бизнесе и жизни — еще полезнее. В 2024 году LLM обрели зрение и память, получили доступ к актуальной информации и подтянули знания в кодинге. Чего ожидать от 2025 года? Собрал наиболее правдоподобные прогнозы и добавил свои. Спойлер: Джарвиса, который будет делать за нас всю работу, ждать не стоит.

В ноябре в ТОП-10 в «LLM Benchmark» произошло много изменений. Также произошли некоторые изменения в том, как мы создаем продукты на основе LLM. Давайте приступим.

Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям гораздо более контекстуальный опыт, выходящий за рамки данных, на которых обучались LLM, такие как GPT-4.

Неудивительно, что практикующие LLM столкнулись с проблемами оценки приложений RAG во время разработки. Но благодаря исследованиям, проведенным RAGA, оценка общих характеристик генератора-извлекателя систем RAG в 2024 году является в некоторой степени решенной проблемой. Однако создание приложений RAG до сих пор остается проблемой — вы можете использовать неправильную модель встраивания, плохую стратегию фрагментации или выводить ответы в неправильном формате, что как раз и пытаются решить такие фреймворки, как LlamaIndex.

Но теперь, по мере того как архитектуры RAG становятся все более сложными, а сотрудничество между специалистами LLM в этих проектах усиливается, возникновение критических изменений становится более частым, чем когда-либо.

Нейросети научились писать симфонию и превращать холсты в шедевры. Они умеют даже чувствовать и сопереживать. Если попросить ChatGPT написать грустный стих или весело описать процесс теплообмена — справится быстро не хуже профессионального поэта. А вот умение искусственного интеллекта решать моральные дилеммы и логические задачи пока под вопросом. Нейросети все еще обучают мыслить как человек и выбирать правильные решения там, где их нет. 

Если модель справляется с логическими задачами, она точно сможет помочь в сложных рабочих процессах. А если ответы совпадают с вашими моральными взглядами, то советы ощущаются как разговор с другом, а не с бездушной машиной.

Проверим самые передовые модели с помощью сервиса LLMArena. Это бесплатная платформа, где можно тестировать сразу две нейросети, чтобы выбрать лучшую для себя. Главная фишка сервиса — анонимное сравнение. Система сама выбирает модели и скрывает их названия, чтобы выбор был честным и объективным. Настоящий поединок искусственного интеллекта, где побеждает сильнейший.

Давайте посмотрим, как разные модели справятся с моральными дилеммами и задачками на логику.

«У меня такое чувство, что решений для оценки LLM больше, чем проблем, связанных с их оценкой», — сказал Дилан, руководитель отдела ИИ в компании из списка Fortune 500.

И я полностью согласен — кажется, что каждую неделю появляется новый репозиторий с открытым исходным кодом, пытающийся сделать то же самое, что и другие 30+ уже существующих фреймворков. В конце концов, чего действительно хочет Дилан, так это фреймворка, пакета, библиотеки, как угодно, который просто количественно оценил бы производительность LLM (приложения), которую он хочет запустить в продакшен.

Итак, как человек, который когда-то был на месте Дилана, я составил список из 5 лучших фреймворков для оценки LLM, существующих в 2024 году :) 😌

Начнем!

В постоянно развивающемся мире машинного обучения и искусственного интеллекта разработка приложений языковых моделей, в частности систем генерации дополненного извлечения (RAG), становится все более сложной. Однако настоящая проблема возникает не во время первоначального создания, а при постоянном обслуживании и улучшении этих приложений. Именно здесь в игру вступает RAGAS — оценочная библиотека, предназначенная для предоставления метрик для конвейеров RAG. В этой статье мы рассмотрим библиотеку RAGAS и научим вас использовать ее для оценки конвейеров RAG.

Фреймворк с метриками и данными, сгенерированными LLM, для оценки производительности конвейера с дополненной генерацией данных.

От теории из оригинальной академической статьи до ее реализации на Python с OpenAI, Weaviate и LangChain

Системы дополненной генерации (RAG) были разработаны для улучшения качества ответа крупной языковой модели (LLM). Когда пользователь отправляет запрос, система RAG извлекает релевантную информацию из векторной базы данных и передает ее в LLM в качестве контекста. Затем LLM использует этот контекст для генерации ответа для пользователя. Этот процесс значительно улучшает качество ответов LLM с меньшим количеством «галлюцинаций».

В этой статье мы сравним различные бенчмарки, которые помогают ранжировать большие языковые модели для задач разработки программного обеспечения.

В этой статье подробно описываются сложные статистические и предметно-ориентированные оценщики, которые можно использовать для оценки производительности больших языковых моделей. В ней также рассматриваются наиболее широко используемые фреймворки оценки LLM, которые помогут вам начать оценивать производительность модели.

В одном из прошлых блогов я представил концепцию тестирования LLM. Однако тестирование больших языковых моделей - достаточно сложная тема, которая требует дальнейшего изучения. Существует несколько соображений относительно тестирования моделей машинного обучения и, в частности, LLM, которые необходимо учитывать при разработке и развертывании вашего приложения. В этом блоге я предложу общую структуру, которая будет служить минимальной рекомендацией для тестирования приложений, использующих LLM, включая разговорные агенты, расширенную генерацию поиска и агентов и т. д.

Дженсен Хуанг в своем выступлении на саммите «Data+AI» сказал: «Генеративный ИИ есть везде, в любой отрасли. Если в вашей отрасли еще нет генеративных ИИ, значит вы просто не обращали внимания на это».

Однако широкое распространение вовсе не означает, что эти модели безупречны. В реальных бизнес-кейсах модели очень часто не достигают цели и нуждаются в доработке. Вот тут-то и приходят на помощь оценки LLM: они помогают убедиться, что модели надежны, точны и соответствуют бизнес-предпочтениям.

В этой статье мы подробно разберем, почему оценка LLM имеет решающее значение, и рассмотрим метрики, фреймворки, инструменты и сложности оценки LLM. Мы также поделимся некоторыми надежными стратегиями, которые мы разработали в ходе работы с нашими клиентами, а также расскажем о лучших практиках.

В условиях, когда полным ходом идет (генеративная) революция искусственного интеллекта, каждый день появляются новые большие языковые модели (LLM). Существуют общие модели и усовершенствованные версии этих общих моделей для конкретных целей. В настоящее время на Huggingface размещено около 750 000 различных моделей. Но как выбрать ту, которая подойдет вашим целям?

Найти модель, которая лучше всего подойдет для поставленной задачи, сложно. Также определить, что такое «хорошая производительность» при выполнении некоторых задач, может быть непросто. Существует ряд доступных бенчмарков, которые помогут вам сравнить эти LLM. В этой статье объясняются основы оценки LLM и подробно рассматриваются общие метрики оценки и бенчмарки LLM.

• Некоторые промты заставляют LLM создавать мусорные результаты; они называются «промтами джейлбрейкинга».
• LLM не всегда правильно излагают факты; это явление называется «галлюцинациями».
• LLM могут вести себя неожиданно, из-за чего потребителям бывает небезопасно ими пользоваться.