Microsoft AI przedstawia CoRAG: Nowe podejście do iteracyjnego wyszukiwania i rozumowania w zadaniach wymagających zaawansowanej wiedzy
Nowoczesne podejście do generowania odpowiedzi w oparciu o dane zewnętrzne: Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Współczesne zastosowania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach wymagają nie tylko wysokiej dokładności, ale także oparcia na rzetelnych informacjach. Tutaj na scenę wkracza technika Retrieval-Augmented Generation (RAG), która integruje modele generatywne z systemami wyszukiwania danych w czasie rzeczywistym. Dzięki tej metodzie generowane odpowiedzi nie tylko są bardziej precyzyjne, ale również uwzględniają aktualne i specyficzne dla danego kontekstu informacje.
—
Jak działa Retrieval-Augmented Generation?
Tradycyjne modele generatywne, takie jak modele językowe, są szkolone na ogromnych zbiorach danych. Po wdrożeniu pozostają one statyczne, co oznacza, że nie mają dostępu do nowych informacji. RAG zmienia ten paradygmat, łącząc generację z dynamicznym wyszukiwaniem danych. Systemy RAG składają się z dwóch głównych etapów:
1. Wyszukiwanie informacji: System wyszukuje odpowiednie dane w zewnętrznych źródłach, takich jak bazy wiedzy, dokumenty czy internet.
2. Generowanie odpowiedzi: Znalezione informacje są następnie przekazywane do modelu generatywnego, który na ich podstawie tworzy odpowiedź.
Taki system eliminuje wiele problemów typowych dla tradycyjnych modeli, takich jak „halucynacje” (generowanie fałszywych informacji) czy brak wiedzy na tematy niszowe.
—
Wyzwania i zaawansowane metody w RAG
Chociaż RAG oferuje wiele korzyści, to nie jest pozbawiony ograniczeń. Kluczowym wyzwaniem jest efektywność procesu wyszukiwania. W przypadku złożonych zapytań wymagających wieloetapowego rozumowania, jednoetapowe wyszukiwanie może nie wystarczyć. W odpowiedzi na te trudności wprowadzono nowe techniki, takie jak:
– FLARE i ITER-RETGEN: Te metody umożliwiają modelom dynamiczne podejmowanie decyzji o tym, kiedy i jakie informacje należy wyszukać podczas procesu generowania odpowiedzi.
– IRCoT (Iterative Retrieval Chain-of-Thought): Wykorzystuje podejście „łańcucha myśli”, co pozwala na iteracyjne ulepszanie procesu wyszukiwania i generowania.
– Self-RAG: Integruje krytykę generowanych odpowiedzi, co zwiększa ich zgodność z faktami.
– Tree-of-Thought (ToT) i STaR: Rozwijają zdolności rozumowania poprzez strukturalne eksplorowanie zapytań i trening w oparciu o stany pośrednie.
Choć wspomniane techniki poprawiają dokładność, ich wdrożenie wiąże się z większym zużyciem zasobów obliczeniowych oraz czasem odpowiedzi.
—
CoRAG – nowy rozdział w historii RAG
Najnowszym osiągnięciem w dziedzinie RAG jest metoda Chain-of-Retrieval Augmented Generation (CoRAG), opracowana przez badaczy z Microsoft Corporation i Renmin University of China. CoRAG umożliwia modelom iteracyjne wyszukiwanie i rozumowanie przed wygenerowaniem ostatecznej odpowiedzi. Kluczową różnicą względem tradycyjnych podejść jest dynamiczne przeformułowywanie zapytań w oparciu o zmieniające się dane.
Jak działa CoRAG?
1. Generowanie łańcuchów wyszukiwania: Używane jest próbkowanie z odrzuceniem, aby tworzyć podzapytania i odpowiedzi pośrednie. Łańcuch o najwyższym prawdopodobieństwie trafności jest dodawany do zbioru uczącego.
2. Trenowanie modelu: Wykorzystuje podejście wielozadaniowe, gdzie model jest szkolony do przewidywania podzapytania, odpowiedzi pośrednich oraz ostatecznej odpowiedzi.
3. Strategie dekodowania: Podczas testów stosowane są różne techniki, takie jak dekodowanie zachłanne, próbkowanie czy eksploracja drzewa decyzji, co pozwala na optymalizację między jakością, a wydajnością.
—
Wyniki badań nad CoRAG
Metoda CoRAG została przetestowana na dwóch rodzajach benchmarków:
1. Zbiory danych wieloetapowych (multi-hop QA): Takie jak 2WikiMultihopQA, HotpotQA, Bamboogle oraz MuSiQue, które testują zdolności do rozumowania wieloetapowego.
2. Benchmark KILT: Sprawdza ogólne zdolności modelu w zadaniach wymagających intensywnej wiedzy.
Wyniki pokazały, że CoRAG osiąga najlepsze wyniki na większości zadań wieloetapowych oraz benchmarku KILT, wyprzedzając większe modele w zakresie dokładności. Jedynie w przypadku Bamboogle i FEVER wyniki były nieco niższe, co wynikało z ograniczeń w dostępnych danych lub jakości retrievera.
—
Praktyczne znaczenie i przyszłość RAG
Metoda CoRAG otwiera nowe możliwości dla systemów AI, które muszą działać w dynamicznym środowisku pełnym złożonych zapytań. Automatyczne generowanie łańcuchów wyszukiwania eliminuje konieczność ręcznego oznaczania danych, co znacznie przyspiesza proces trenowania modeli. Ponadto, adaptacyjne strategie dekodowania pozwalają na dostosowanie działania systemu do dostępnych zasobów obliczeniowych.
Rozwiązania takie jak CoRAG mają potencjał zastosowania w różnych branżach, od medycyny, przez prawo, po obsługę klienta, gdzie wymagane są szybkie i rzetelne odpowiedzi oparte na aktualnych danych.
—
Podsumowanie
Retrieval-Augmented Generation, a w szczególności jego najnowsza wersja CoRAG, stanowi przełom w tworzeniu bardziej rzetelnych i skutecznych systemów sztucznej inteligencji. Dzięki dynamicznej integracji wyszukiwania i generowania oraz zastosowaniu zaawansowanych technik iteracyjnych, RAG zmienia sposób, w jaki AI rozwiązuje złożone problemy. To nie tylko krok naprzód w kierunku bardziej zaawansowanych technologii, ale także ważny element budowy zaufania użytkowników do systemów opartych na sztucznej inteligencji.
