問題分析
長い文書を処理するための従来の方法は、情報損失と焦点分散に悩まされ、主にコンテキストウィンドウのサイズによって制限される。
PRAG改善プログラム
- パラメトリック圧縮技術ドキュメント・キー情報を768次元のパラメータ・ベクトルに抽出
- ダイナミックな統合メカニズム推論中のTOP-K関連文書パラメータの自動重み付けマージ
- 自己強化モデル多重化前処理をサポートするパラメトリックデータセット(
data_aug.tar.gz)
具体的な作業工程
- PyTorch 2.1+とtransformersライブラリをインストールします。
- 修正
root_dir_path.pyデータ保存パスの設定 - 実行モードを選択する：
- 高速モード：プリエンハンスド・データの直接ロード
- カスタマイズされたモデル：ウィキペディアのような生のデータセットを社内で処理する
ベストプラクティス
専門的なフィールド・ドキュメントに関する微調整されたトレーニングは、次のようなものと組み合わせることが推奨される。langchainこのフレームワークは、Q&Aの最適化を複数回実施する。
この答えは記事から得たものである。PRAG: Q&Aシステムのパフォーマンス向上のためのパラメトリック検索拡張生成ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 長い文書を扱うとき、Q&Aシステムの包括的推論を最適化するには？
