論文の概要: Introducing Super RAGs in Mistral 8x7B-v1
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08940v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 09:33:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 18:03:29.202535
- Title: Introducing Super RAGs in Mistral 8x7B-v1
- Title(参考訳): 8x7B-v1におけるスーパーRAGの導入
- Authors: Ayush Thakur, Raghav Gupta,
- Abstract要約: Super Retrieval-Augmented Generation (Super RAGs)は、大規模言語モデル(LLM)の性能を高めるために設計された新しいアプローチである。
本稿では,8x7B v1へのスーパーRAGの統合について述べるとともに,精度,速度,ユーザ満足度の改善について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.5690340428649328
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The relentless pursuit of enhancing Large Language Models (LLMs) has led to the advent of Super Retrieval-Augmented Generation (Super RAGs), a novel approach designed to elevate the performance of LLMs by integrating external knowledge sources with minimal structural modifications. This paper presents the integration of Super RAGs into the Mistral 8x7B v1, a state-of-the-art LLM, and examines the resultant improvements in accuracy, speed, and user satisfaction. Our methodology uses a fine-tuned instruct model setup and a cache tuning fork system, ensuring efficient and relevant data retrieval. The evaluation, conducted over several epochs, demonstrates significant enhancements across all metrics. The findings suggest that Super RAGs can effectively augment LLMs, paving the way for more sophisticated and reliable AI systems. This research contributes to the field by providing empirical evidence of the benefits of Super RAGs and offering insights into their potential applications.
- Abstract(参考訳): LLM(Large Language Models, 大規模言語モデル)の強化という絶え間ない追求がスーパーレトリーバル拡張生成(Super Retrieval-Augmented Generation, Super RAGs)の出現につながった。
本稿では,8x7B v1へのスーパーRAGの統合について述べるとともに,精度,速度,ユーザ満足度の改善について検討する。
提案手法は,微調整型インストラクションモデルとキャッシュチューニングフォークシステムを用いて,効率的かつ関連性の高いデータ検索を実現する。
評価は、いくつかのエポックで行われ、すべてのメトリクスにわたって顕著な拡張を示している。
この結果は、Super RAGがLLMを効果的に増強し、より洗練された信頼性の高いAIシステムへの道を開くことを示唆している。
この研究は、Super RAGの利点の実証的な証拠を提供し、その潜在的な応用に関する洞察を提供することによって、この分野に貢献する。
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