GraphGen bietet eine systematische Lösung:
- Konstruktion von WissensgraphenKonstruktion eines feinkörnigen Wissensgraphen durch Extraktion von Entitäten und Beziehungen aus Text, um eine strukturierte Wissensbasis für die Datengenerierung zu schaffen. Die technischen Details nutzen Tools zur Erkennung von Entitäten und zur Extraktion von Beziehungen, um Rohtext automatisch zu verarbeiten.
- Mechanismus zur Erkennung des toten WinkelsQuantifizierung der Modellunsicherheit durch die Metrik des erwarteten Kalibrierungsfehlers (ECE). In der Praxis kann er festgelegt werden
ece_threshold(Standardwert 0,1), um die Wissenspunkte zu definieren, die verstärkt werden müssen. - Gezielte DatengenerierungDas System priorisiert die Generierung von Q&A-Paaren für Long-Tail-Wissen mit hohen ECE-Werten. Die Benutzer können die
sampling_hopsParameter (2-3 Sprünge werden empfohlen), um sicherzustellen, dass mehrere Ebenen des assoziativen Wissens abgedeckt werden. - Empfehlungen für die PraxisFür spezialisierte Anwendungen wird empfohlen, mindestens 500 Rohtextdaten vorzubereiten, die
style=detailedGenerieren Sie Frage-Antwort-Paare mit detaillierten Erklärungen und nutzen Sie GPU-beschleunigte Verarbeitung.
Diese Methode verbessert die Abdeckung des Long-Tail-Wissens um bis zu 461 TP3T im Vergleich zu herkömmlichen Datenanreicherungstechniken (basierend auf Projekttestdaten).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGraphGen: Feinabstimmung von Sprachmodellen mithilfe von Wissensgraphen zur Erzeugung synthetischer DatenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der Untererfassung von Long-Tail-Wissenspunkten durch große Sprachmodelle lösen?
