ChatQA: preskok v uspešnosti pogovornega preverjanja kakovosti

Nedavno objavljen članek »ChatQA: Gradnja pogovornih modelov zagotavljanja kakovosti na ravni GPT-4« darila celovito raziskovanje razvoja nove družine pogovornih modelov odgovarjanja na vprašanja (QA), znanih kot ChatQA. Članek, ki so ga napisali Zihan Liu, Wei Ping, Rajarshi Roy, Peng Xu, Mohammad Shoeybi in Bryan Catanzaro iz NVIDIE, se poglobi v zapletenost gradnje modela, ki se ujema z zmogljivostjo GPT-4 pri pogovornih nalogah zagotavljanja kakovosti, kar je pomemben izziv pri raziskovalna skupnost.

Ključne inovacije in ugotovitve

Dvostopenjski način prilagajanja navodil: Temelj uspeha ChatQA je v njegovem edinstvenem pristopu dvostopenjskega prilagajanja navodil. Ta metoda znatno izboljša zmožnosti pogovornega preverjanja kakovosti z ničelnim strelom velikih jezikovnih modelov (LLM), pri čemer prekaša običajne nastavitve navodil in recepte, ki temeljijo na RLHF. Postopek vključuje integracijo konteksta, ki ga je zagotovil ali pridobil uporabnik, v odzive modela, kar prikazuje opazen napredek pri pogovornem razumevanju in kontekstualni integraciji.

Izboljšano pridobivanje za RAG v pogovornem preverjanju kakovosti: ChatQA obravnava izzive pri pridobivanju v pogovornem zagotavljanju kakovosti s fino nastavitvijo najsodobnejših enosmernih pridobivalcev poizvedb na naborih podatkov o preverjanju kakovosti z več obrati, označenih s človekom. Ta metoda daje rezultate, ki so primerljivi z najsodobnejšimi modeli prepisovanja poizvedb, ki temeljijo na LLM, kot je GPT-3.5-turbo, vendar z bistveno nižjimi stroški uvajanja. Ta ugotovitev je ključnega pomena za praktične aplikacije, saj predlaga stroškovno učinkovitejši pristop k razvoju pogovornih sistemov za zagotavljanje kakovosti brez ogrožanja učinkovitosti.

Širok spekter modelov: družino ChatQA sestavljajo različni modeli, vključno z Llama2-7B, Llama2-13B, Llama2-70B in internim 8B predhodno usposobljenim modelom GPT. Ti modeli so bili preizkušeni v desetih pogovornih naborih podatkov QA, kar dokazuje, da ChatQA-70B ne le prekaša GPT-3.5-turbo, ampak je tudi enaka zmogljivosti GPT-4. Ta raznolikost velikosti in zmogljivosti modelov poudarja razširljivost in prilagodljivost modelov ChatQA v različnih pogovornih scenarijih.

Obravnavanje scenarijev, na katere ni odgovora: Pomemben dosežek ChatQA je njegova usposobljenost za obravnavanje vprašanj, na katera ni odgovora, kjer želenega odgovora ni v danem ali pridobljenem kontekstu. Z vključitvijo majhnega števila "neodgovorljivih" vzorcev med postopkom uravnavanja navodil ChatQA znatno zmanjša pojav halucinacij in napak ter zagotavlja zanesljivejše in natančnejše odzive v zapletenih pogovornih scenarijih.

Posledice in prihodnji obeti:

Razvoj ChatQA pomeni pomemben mejnik v pogovorni AI. Njegova zmožnost, da deluje enako kot GPT-4, skupaj z učinkovitejšim in stroškovno učinkovitejšim pristopom k usposabljanju in uvajanju modelov, ga postavlja kot izjemno orodje na področju pogovornega zagotavljanja kakovosti. Uspeh ChatQA utira pot prihodnjim raziskavam in razvoju pogovorne umetne inteligence, kar lahko vodi do bolj niansiranih in kontekstualno ozaveščenih pogovornih agentov. Poleg tega lahko uporaba teh modelov v realnih scenarijih, kot so storitve za stranke, akademske raziskave in interaktivne platforme, znatno izboljša učinkovitost in uspešnost iskanja informacij in interakcije z uporabniki.

Skratka, raziskava, predstavljena v članku ChatQA, odraža znaten napredek na področju pogovornega zagotavljanja kakovosti in ponuja načrt za prihodnje inovacije na področju pogovornih sistemov, ki jih poganja AI.

Vir slik: Shutterstock

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://Blockchain.News/analysis/chatqa-a-leap-in-conversational-qa-performance