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。

関連論文リスト

• Invar-RAG: Invariant LLM-aligned Retrieval for Better Generation [43.630437906898635]
  Invar-RAGと呼ばれる2段階ファインチューニングアーキテクチャを提案する。 検索段階では、LORAに基づく表現学習を統合してLLMベースの検索器を構築する。 生成段階では、抽出した情報に基づいて回答を生成する際のLCM精度を向上させるための精細調整法が用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T14:25:37Z)
• AssistRAG: Boosting the Potential of Large Language Models with an Intelligent Information Assistant [23.366991558162695]
  大規模言語モデルは「幻覚」として知られる事実的に誤った情報を生成する これらの課題に対処するため、我々はAssistRAG(AssistRAG)を用いた検索生成支援システムを提案する。 このアシスタントは、ツールの使用、アクションの実行、メモリ構築、プラン仕様を通じて、メモリと知識を管理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T09:03:52Z)
• Unveiling and Consulting Core Experts in Retrieval-Augmented MoE-based LLMs [64.9693406713216]
  RAGシステムの有効性に寄与する内部メカニズムは未解明のままである。 実験の結果,複数のコアグループの専門家がRAG関連行動に主に関与していることが判明した。 本稿では,専門家の活性化を通じてRAGの効率性と有効性を高めるためのいくつかの戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T16:08:54Z)
• RAG-DDR: Optimizing Retrieval-Augmented Generation Using Differentiable Data Rewards [78.74923079748521]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、Large Language Models (LLMs) における幻覚を緩和する効果を証明している。 現在のアプローチでは、命令チューニングを使用してLLMを最適化し、検索した知識を活用する能力を改善している。 本稿では,異なるRAGモジュール間でデータ嗜好を整列させることでRAGシステムを訓練するDDR法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T12:53:29Z)
• Large Language Model Empowered Embedding Generator for Sequential Recommendation [57.49045064294086]
  大言語モデル(LLM)は、その人気に関係なく、項目間の意味的関係を理解する能力を持つ。 LLMEmbは、LCMを利用してアイテム埋め込みを作成し、シークエンシャル・レコメンダ・システムの性能を高める革新的な技術である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T03:59:06Z)
• Speculative RAG: Enhancing Retrieval Augmented Generation through Drafting [68.90949377014742]
  Speculative RAG(投機的RAG)は、より大規模なジェネラリストLMを利用して、より小さな蒸留専門のLMによって並列に生成された複数のRAGドラフトを効率よく検証するフレームワークである。 提案手法は,より小さな専門家のLMにドラフト作成を委譲することでRAGを加速し,より大きなジェネラリストのLMがドラフトに1回の検証パスを実行する。 PubHealthの従来のRAGシステムと比較して、レイテンシを51%削減しながら、最大12.97%の精度向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T06:50:19Z)
• Fine-Tuning or Fine-Failing? Debunking Performance Myths in Large Language Models [0.8399688944263842]
  大きな言語モデル(LLM)は、入力クエリから人間のようなテキストを理解し、生成する能力を持つ。 本研究では、この概念を、レトリーバル拡張生成(RAG)パイプライン内のLLMの統合に拡張する。 データ抽出と文脈理解における微調整がLLMの能力に与える影響を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T04:35:17Z)
• One Token Can Help! Learning Scalable and Pluggable Virtual Tokens for Retrieval-Augmented Large Language Models [67.49462724595445]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)を改善するための有望な方法である。 本稿では,RAGのためのスケーラブルでプラガブルな仮想トークンを学習する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:44:54Z)
• Enhancing LLM Factual Accuracy with RAG to Counter Hallucinations: A Case Study on Domain-Specific Queries in Private Knowledge-Bases [9.478012553728538]
  大規模言語モデル(LLM)の現実的精度を向上させるために,検索拡張生成(RAG)を利用するエンド・ツー・エンドのシステム設計を提案する。 我々のシステムはRAGパイプラインと上流データセット処理と下流性能評価を統合している。 本実験は,ドメイン固有で時間に敏感な質問に対して,より正確な回答を生成するシステムの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T16:30:14Z)
• A Survey on Large Language Models for Recommendation [77.91673633328148]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野で強力なツールとして登場した。 本調査では,これらのモデルを2つの主要なパラダイム(DLLM4Rec)とジェネレーティブLSM4Rec(GLLM4Rec)に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T13:51:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。