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

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。

1 引言

2 背景

3 处理与工作

4 方法

5 评估方法

6 结果

7 结论

总之，当我们通过结合人类的反馈和添加更多标记的例子来微调模型时，我们一致看到各种数据集的