Goldfish Bowl RAG Intro

Royal English
6 Sept 202428:57

Summary

TLDRВ этом видео представлен обзор проекта RAG (Retrieval Augmented Generation), который использует модель для обучения с помощью дополнительных контекстов в виде ссылочных текстов. Цель - научить модель эффективно комбинировать информацию из разных источников для ответа на вопросы. Проект включает в себя создание уникальных запросов, основанных на ссылочных текстах, и оценку двух генерируемых ответов по шкале от 1 до 3 по пяти критериям. Основные требования к запросам - использование ссылочных текстов и избегание общих тем. Подробно рассматриваются примеры хороших и плохих запросов, а также методика оценки ответов.

Takeaways

  • 🐟 RAG (Retrieval Augmented Generation) - это метод, при котором модель обучается использовать дополнительный контекст из ссылочных текстов для ответа на запросы.
  • 🔍 В рамках проекта Goldfish Bowl, участникам предлагается создавать запросы, используя ссылочные тексты, чтобы обучить модель эффективно комбинировать различную информацию.
  • 📝 Создание запросов должно быть основано на ссылочных текстах, и они должны быть достаточно конкретными, чтобы избежать общих или неправильных запросов.
  • 🚫 Запрещено использовать чат-ботов или другие LLM (Large Language Models) для создания запросов, что может привести к блокировке участника.
  • ✅ Хорошие примеры запросов должны быть основаны на ссылочных текстах и включать в себя основное требование и дополнительное ограничение.
  • 📑 Для каждого запроса необходимо добавить от двух до десяти ссылочных текстов, каждый из которых должен содержать не менее 150 слов.
  • ✅ Ответы модели оцениваются по шкале от 1 до 3 в пяти категориях: основанность на ссылочных текстах, достоверность, полезность, следование инструкциям и стиль написания.
  • 🔍 Оценка основанности на ссылочных текстах и достоверности является наиболее важным критерием при выборе предпочитаемого ответа.
  • 📝 Для многоступенчатых задач предпочтение отдается ответу, который лучше всего удовлетворяет запросы и использует ссылочные тексты для продолжения диалога.
  • 👍 Важно тщательно проверять и оценивать каждый ответ, чтобы обучить модель правильно использовать ссылочные тексты и давать точные ответы.

Q & A

  • Что означает аббревиатура RAG?

    -RAG означает 'retrieval augmented generation', что подразумевает использование модели в определенном контексте для обучения ее предоставлять ответы на основе дополнительных контекстов, предоставленных через ссылки на тексты.

  • Каковы ключевые требования к написанию запроса (prompt) для проекта RAG?

    -Запрос должен быть основан на ссылочных текстах, иметь как минимум 10 слов, не содержать вежливых фраз, быть достаточно сложным с основным запросом и дополнительными ограничениями, избегать словосложием и не использовать ограничения по количеству слов или предложений.

  • Что такое ссылочный текст и какова его роль в проекте RAG?

    -Ссылочный текст - это дополнительная информация, предоставленная для модели, чтобы помочь ей ответить на запрос. Модель использует этот текст специфического контекста для генерации ответа.

  • Какие критерии используются для оценки ответов модели в рамках проекта RAG?

    -Ответы оцениваются по пяти критериям: основанность на ссылочном тексте, достоверность, полезность, следование инструкциям и стиль написания.

  • Как определяется 'основанность на ссылочном тексте' в контексте оценки?

    -Ответ считается основанным на ссылочном тексте, если все утверждения напрямую основаны на информации из ссылочных текстов и не содержат информации из других источников.

  • Что подразумевается под категорией 'достоверность' при оценке ответов?

    -Категория 'достоверность' оценивается на основе того, являются ли утверждения в ответе правильными или нет, основаны ли они на достоверных и проверенных фактах.

  • Какова цель использования системы оценки по шкале от 1 до 3 для каждого из пяти критериев?

    -Целью использования шкалы оценки является детальное измерение качества ответа модели по каждому из критериев, что позволяет сделать более обоснованное и точечное сравнение между двумя ответами.

  • Почему важно использовать Liker score при выборе предпочитаемого ответа?

    -Liker score используется для указания предпочтения одного из двух ответов и дает возможность оценить, насколько один ответ лучше другого по шкале от 'много лучше' до 'равноценно'.

  • Что означает 'следование инструкциям' в оценке и как это влияет на результат?

    -Следование инструкциям оценивается на основе того, как хорошо модель понимает и выполняет требования запроса пользователя, включая ограничения и основные запросы.

  • Какой является последовательность действий для создания и оценки запроса в рамках проекта RAG?

    -Последовательность действий включает в себя написание запроса, основанного на ссылочных текстах, предоставление двух ответов модели, оценку каждого ответа по пяти критериям, выбор предпочитаемого ответа с использованием Liker score и обоснование выбора.

Outlines

plate

هذا القسم متوفر فقط للمشتركين. يرجى الترقية للوصول إلى هذه الميزة.

قم بالترقية الآن

Mindmap

plate

هذا القسم متوفر فقط للمشتركين. يرجى الترقية للوصول إلى هذه الميزة.

قم بالترقية الآن

Keywords

plate

هذا القسم متوفر فقط للمشتركين. يرجى الترقية للوصول إلى هذه الميزة.

قم بالترقية الآن

Highlights

plate

هذا القسم متوفر فقط للمشتركين. يرجى الترقية للوصول إلى هذه الميزة.

قم بالترقية الآن

Transcripts

plate

هذا القسم متوفر فقط للمشتركين. يرجى الترقية للوصول إلى هذه الميزة.

قم بالترقية الآن
Rate This

5.0 / 5 (0 votes)

الوسوم ذات الصلة
RAG модельконтекстные ответыобучающий проектреференс текстыоценка ответовинструктивный видеоAI обучениеданные компанииконтекстные запросыAI разработка
هل تحتاج إلى تلخيص باللغة الإنجليزية؟