提高大型语言模型（LLM）性能的四种数据清理技术

提高大型语言模型 （LLM） 性能的四种数据清理技术

通过 RAG（搜索增强生成）解锁更准确、更有意义的 AI 结果。

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照片由Unsplash上的无修改提供

搜索增强生成（RAG）过程彻底增强对大语言模型（LLM）的理解、为它们提供上下文并帮助防止幻觉的潜力而受到欢迎。 RAG 过程涉及几个步骤，从分块食品文档提取到上下文，再到用该上下文提示 LLM 模型。虽然 RAG 可以显着改善预测，但有时也会导致错误的结果。几个文档的方式在此过程中发挥了至关重要的作用。例如，如果我们的"上下文文档" " 包含大语言模型的拼写错误或不相似的字符（例如表情符号），则可能会混淆大语言模型对所提供的上下文的理解。

在这篇文章中，我们将演示如何使用四种常见的自然语言处理（NLP）技术来清理文本，然后将文本内容并转换为块以供大语言模型进一步处理。我们说明这些技术如何显着着增强模型对提示的响应。

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RAG 过程的步骤改编自 RAG-Survey。

1. 为什么清理文档很重要？

在将文本输入任何类型的机器学习算法清理文本是标准做法。无论您之前使用的是监督算法还是无监督算法，甚至是为生成 AI（GAI）模型构建上下文，使文本保持良好状态都有助于：

确保准确性：通过消除一切错误保持一致，最终你就不太可能混淆模型或出现模型幻觉。

提高质量：更清晰的数据确保模型能够使用可靠且一致的信息，帮助我们的模型从准确的数据中进行推断。

促进分析：清晰的数据易于解释和分析。例如，使用纯文本训练的模型可能难以理解的表格数据。

通过清理我们的数据（尤其是非重构数据），我们为模型提供了可靠且相关的上下文，从而提高了生成，降低了幻觉的可能性，并提高了 GAI 的速度和性能，因为大量信息会导致更长的等待时间。