RAG Rewrite Instructions (Outlier)

Summary

В этом видео представлен обзор обновленных инструкций и руководства по внедрению переписей в проект Goldfish Rag. Основная идея - улучшение обучения модели, добавляя переписи, которые исправляют несовершенства в ответах. Переписи помогают модели учиться идеалам ответов, учитывая критерии, такие как точность, полезность и приятность. Видео объясняет, когда и как следует выполнять переписи, используя диаграмму для определения случаев, требующих корректировки. Также рассматривается редактор для внесения изменений, а также процесс оформления и оправдания изменений в рамках обучения модели.

Takeaways

• 😀 В видео представлен обзор обновленных инструкций и руководства по внедрению переписей в проект Goldfish Rag.
• 🔄 Перепись означает, что модель будет обучена на основе двух предложенных вариантов ответа и их оценке по пяти критериям.
• ✅ Оценка каждого ответа будет производиться по шкале от 1 до 5 или 1 до 3, в зависимости от критерия.
• 🔍 Если предпочтительный ответ не совершенен, будет предпринята попытка переписать его, чтобы исправить возможные недостатки.
• 📝 Причины для переписывания включают проблемы с достоверностью, основанностью, полезностью или включением вежливых фраз.
• 📊 Для определения необходимости переписывания используется диаграмма-расписание, которое помогает определить, требуется ли перепись.
• ✍️ Перепись включает удаление или исправление ошибок, добавление полезной информации и устранение избыточных элементов.
• 📋 Важно сохранять соответствие между изменениями, оправданием их и оценками ответов.
• 🔗 Переписанный ответ становится контекстом для следующего взаимодействия с моделью.
• 💬 Автор видео призывает к обсуждению вопросов и предоставлению отзывов в канале Discourse для улучшения процесса обучения модели.

Q & A

Что означает термин 'перезаписи' в контексте проекта Goldfish rag?

Перезаписи в проекте Goldfish rag означают процесс изменения и улучшения ответов модели, чтобы сделать их идеальными в соответствии с определенными критериями.

Какие основные компоненты используются для обучения модели в проекте Goldfish rag?

Для обучения модели используются промпты, два варианта ответов модели, оценка по пяти критериям, оценка Liker от 1 до 5 и обоснование выбора.

Что делает оценка Liker в процессе обучения модели?

Оценка Liker помогает определить, какой из двух ответов модели является лучшем, предоставляя моделью чуть более высокий балл от 1 до 5.

Почему иногда выбранный ответ требует перезаписи?

Выбранный ответ может потребовать перезаписи, если он имеет проблемы с правдивостью, основанностью, полезностью или включает ненужные приветственные фразы.

Как определяется, требуется ли перезапись ответа?

Требуется ли перезапись определяется на основе диаграммы процесса, которая учитывает наличие проблем с правдивостью, основанностью, полезностью, наличием приветственных фраз или других проблем.

Что такое приятности, и почему их необходимо удалить?

Приятности - это ненужные или незначительные фразы, которые не добавляют ценности к содержанию ответа и могут быть удалены для улучшения его.

Какие изменения в процессе обучения модели были внедрены с помощью перезаписей?

С помощью перезаписей внедрены изменения, которые включают в себя исправление ошибок, добавление полезной информации, удаление ненужных приветственных фраз и обеспечение полного соответствия запросу.

Что означает полное соответствие запросу?

Полное соответствие запросу означает, что модельный ответ должен учитывать все ограничения и требования промпта, чтобы полностью удовлетворить его.

Какие действия предпринимаются для исправления ошибок в ответе?

Для исправления ошибок в ответе может быть произведено удаление ложных или необоснованных заявлений, исправление основанных, добавление полезной информации из текста ссылки и улучшение стиля написания.

Чем отличается оправдание перезаписи от оправдания оценок и Liker?

Оправдание перезаписи должно точно соответствовать тому, что было сделано в редакторе, в то время как оправдание оценок и Liker должно соответствовать выбранному ответу и его оценке.