Enhancing Large Language Model Performance To Answer Questions and Extract Information More Accurate

最新推荐文章于 2025-05-17 13:34:47 发布

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分类专栏： RAG for LLM 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/137262406

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RAG for LLM

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本文探讨了大型语言模型（LLM）在回答问题和提取信息时存在的不足，并介绍了一种通过反馈和示例微调过程以提高模型性能的方法。通过对GPT-3.5、GPT4ALL等模型在财务数据集上的基准测试，证明了微调能显著提升模型的问答能力和准确性。结合检索增强生成（RAG）技术，进一步提高了响应的精确度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文是LLM系列文章，针对《Enhancing Large Language Model Performance To Answer Questions and Extract Information More Accurately》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）生成对问题的回答；然而，它们的有效性往往受到答案质量次优和偶尔无法提供准确答案的阻碍。为了应对这些挑战，我们采用了一个微调过程，包括反馈和示例来完善模型。目标是通过连续的反馈循环来增强人工智能模型，利用余弦相似性、LLM评估和Rouge-L分数等指标来评估模型。利用GPT-3.5、GPT4ALL、LLaMA2和Claude等LLM，该方法在财务数据集上进行了基准测试，包括FinanceBench和RAG Instruction Benchmark Tester数据集，说明了微调的必要性。结果显示了微调模型的能力，超过零样本LLM的精度，提供了卓越的问答能力。值得注意的是，将LLM微调与称为检索增强生成（RAG）的过程相结合，可以提高响应的准确性。