Problemanalyse
Herkömmliche Methoden zur Bearbeitung langer Dokumente leiden unter Informationsverlusten und einer Tendenz zum Verlust des Fokus, was in erster Linie durch die Größe des Kontextfensters bedingt ist.
Verbesserte Lösung für PRAG
- ParameterkompressionstechnologieDestillieren wichtiger Informationen aus Dokumenten in 768-dimensionale Parametervektoren
- Dynamische IntegrationsmechanismenAutomatisches Gewichten und Zusammenführen von TOP-K-bezogenen Dokumentparametern während der Inferenz
- SelbstverbesserungsmodusUnterstützt wiederverwendbare vorverarbeitete parametrisierte Datensätze (
data_aug.tar.gz)
Spezifischer Betriebsprozess
- Bereiten Sie die Umgebung vor: Installieren Sie PyTorch 2.1+ und die Transformers-Bibliothek.
- Änderungen
root_dir_path.pyDaten-Speicherpfad konfigurieren - Ausführungsmodus auswählen:
- Schnellmodus: Vorab optimierte Daten direkt laden
- Benutzerdefinierter Modus: Verarbeiten Sie Rohdatensätze wie Wikipedia unabhängig voneinander.
bestes Verfahren
Es wird empfohlen, das Training anhand domänenspezifischer Dokumente zu optimieren, die mit folgenden Elementen kombiniert werden können:langchainDas Framework implementiert eine Multi-Turn-Dialogoptimierung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelPRAG: Parametric Retrieval Augmentation Generation Tool zur Verbesserung der Leistung von Q&A SystemenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die umfassende Argumentation eines Q&A-Systems bei langen Dokumenten optimiert werden?
