大數據時代的語言創新:檢索增強生成技術RAG解析

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隨著人工智慧技術的飛速發展,大型語言模型(Large Language Model,LLM)在近年備受矚目,在自然語言處理(NLP)領域取得了顯著的進展,展現了強大的自然語言理解和生成能力。以GPT-3為代表的LLM訓練規模達到了令人難以想像的數據量,可對各式文字內容做出人類水準的理解和生成,甚至可以完成翻譯、摘要、寫作等複雜任務。

然而,傳統的語言模型訓練方式存在一些侷限性,例如對龐大語料庫的記憶能力不足、生成內容可能不夠準確等。這是因為 LLM畢竟只是基於統計規律與浩瀚文字訓練資料所訓練出的模型,面對特定問題時可能無法提供準確的答案。這是因為其本質上只能依賴訓練資料中所包含的知識,如果缺乏相關資訊或背景知識,就難以作出合理回應。

為解決這個問題,谷歌大腦實驗室提出了RAG(Retrieval Augmented Generation,檢索增強生成)技術。RAG是一種全新的LLM訓練模式,透過將「資訊檢索」與「文字生成」結合,讓LLM能夠動態取用並理解新的知識,提升其在特定場景下的問答及文字生成品質。

RAG技術的核心思想是將檢索模型與生成模型結合起來,形成一個統一的框架。檢索模型負責根據給定的問題或主題,從大量的資料庫中檢索相關的資訊;生成模型則負責根據檢索到的資訊,生成相應的回答或文章。

這種結合的方式使得生成模型能夠動態地利用檢索到的資訊,提供更加準確、豐富的內容。同時,檢索模型也能夠避免生成模型可能存在的錯誤或不合理的回答,從而提升整體的問答品質。

RAG技術不僅可以應用於問答系統,還可以應用於文章的生成和摘要等任務。在生成文章的過程中,生成模型可以根據檢索到的相關資訊,生成更加準確、流暢的文章內容;同時,檢索模型也可以幫助生成模型避免一些常見的錯誤或不合理的表達方式,提高文章的質量和可讀性。

總結來說,RAG技術的出現將大大提升語言模型在問答和文章生成等任務中的效果。通過結合資訊檢索和文字生成的方法,RAG使得語言模型能夠動態地利用檢索到的相關資訊,生成更加準確、流暢的回答和文章。相信隨著RAG技術的不斷發展和完善,語言模型將在各個領域展現出更加強大的應用價值。

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