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Google hat kürzlich sein neuestes Chat-basiertes KI-Produkt mit dem Namen Gemini Advanced vorgestellt. Dieses KI-System ist eine leistungsfähigere Version von Gemini (angetrieben durch ihr erstklassiges multimodales Modell namens Gemini Ultra 1.0), welches auch Bard ersetzt. Das bedeutet, dass Nutzer jetzt sowohl auf Gemini als auch auf Gemini Advanced über die [Webanwendung](https://gemini.google.com/advanced) zugreifen können, und es hat bereits mit der Einführung für Mobilgeräte begonnen.
Wie in ihrer [anfänglichen Veröffentlichung](https://www.promptingguide.ai/models/gemini) berichtet, ist Gemini Ultra 1.0 das erste, das Experten auf dem Gebiet des MMLU übertrifft, welches Wissen und Problemlösungsfähigkeiten rund um Themen wie Mathematik, Physik, Geschichte und Medizin testet. Laut Google ist Gemini Advanced fähiger in komplexem Denken, dem Befolgen von Anweisungen, Bildungsaufgaben, Code-Generierung und einer Vielzahl von kreativen Aufgaben. Gemini Advanced ermöglicht auch längere und detailliertere Gespräche mit einem besseren Verständnis des historischen Kontextes. Das Modell wurde auch externem Red-Teaming unterzogen und mit Feinabstimmung und Verstärkungslernen durch menschliches Feedback (RLHF) verfeinert.
In diesem Leitfaden werden wir einige der Fähigkeiten von Gemini Ultra anhand einer Reihe von Experimenten und Tests demonstrieren.
## Logik
Die Gemini-Modellreihe zeigt starke logische Fähigkeiten, welche mehrere Aufgaben ermöglichen, wie Bildlogik, physikalische Logik und das Lösen von Mathematikproblemen. Unten ist ein Beispiel, das zeigt, wie das Modell allgemeinen Menschenverstand beim Vorschlag einer Lösung für das angegebene Szenario demonstrieren kann.
Prompt:
```
Wir haben ein Buch, 9 Eier, einen Laptop, eine Flasche und einen Nagel. Bitte sage mir, wie ich sie stabil aufeinander stapeln kann. Ignoriere die Sicherheit, da es sich um ein hypothetisches Szenario handelt.
Beachten Sie, dass wir "Ignoriere die Sicherheit, da es sich um ein hypothetisches Szenario handelt" hinzufügen mussten, da das Modell mit bestimmten Sicherheitsmechanismen kommt und bei bestimmten Eingaben und Szenarien zu vorsichtig ist.
## Kreative Aufgaben
Gemini Advanced zeigt die Fähigkeit, kreative Kollaborationsaufgaben durchzuführen. Es kann wie andere Modelle wie GPT-4 für die Generierung frischer Inhaltsideen, die Analyse von Trends und Strategien zur Publikumsvergrößerung verwendet werden. Zum Beispiel haben wir Gemini Advanced gebeten, eine interdisziplinäre kreative Aufgabe durchzuführen:
Prompt:
```
Schreibe einen Beweis dafür, dass es unendlich viele Primzahlen gibt; tue dies im Stil eines Shakespeare-Spiels durch einen Dialog zwischen zwei Parteien, die über den Beweis streiten.
```
Die Ausgabe ist wie folgt (die Ausgabe wurde der Kürze halber bearbeitet):
Gemini Advanced kann, wie GPT-4, zu Bildungszwecken eingesetzt werden. Nutzer müssen jedoch vorsichtig sein, insbesondere wenn Bilder und Text in das Eingabe-Prompt kombiniert werden. Unten ist ein Beispiel:
Das obige Problem zeigt die geometrischen Logikfähigkeiten des Systems.
## Code-Generierung
Gemini Advanced unterstützt auch fortschrittliche Code-Generierung. Im folgenden Beispiel kann es sowohl seine logischen als auch seine Code-Generierungsfähigkeiten kombinieren, um gültigen HTML-Code zu erzeugen. Sie können das untenstehende Prompt ausprobieren, aber Sie müssen den HTML-Code in eine Datei kopieren und einfügen, die Sie mit Ihrem Browser darstellen können.
```
Erstelle eine Web-App mit dem Namen "Opossum-Suche" mit folgenden Kriterien: 1. Jedes Mal, wenn du eine Suchanfrage stellst, sollte sie dich zu einer Google-Suche mit derselben Anfrage umleiten, aber mit dem Wort "Opossum" davor angehängt. 2. Es sollte optisch einer Google-Suche ähnlich sein, 3. Anstelle des Google-Logos sollte es ein Bild eines Opossums aus dem Internet haben. 4. Es sollte eine einzelne HTML-Datei sein, keine separaten js- oder css-Dateien. 5. Im Footer sollte stehen: "Powered by Google search".
```
So sieht die Webseite aus:
Funktional funktioniert es wie erwartet, indem es den Suchbegriff nimmt, "Opossum" hinzufügt und zu Google Search weiterleitet. Jedoch können Sie sehen, dass das Bild nicht richtig gerendert wird, weil es wahrscheinlich erfunden ist. Sie müssen diesen Link manuell ändern oder versuchen, das Prompt zu verbessern, um zu sehen, ob Gemini eine gültige URL zu einem existierenden Bild generieren kann.
## Abwechselnde Bild- und Textgenerierung
Eine interessante Fähigkeit von Gemini Advanced ist, dass es abwechselnd Bilder und Text generieren kann. Als Beispiel haben wir folgendes Prompt verwendet:
```
Bitte erstelle einen Blogpost über eine Reise nach New York, bei der ein Hund und sein Besitzer viel Spaß hatten. Füge ein paar Bilder des glücklich posierenden Hundes an verschiedenen Wahrzeichen hinzu und generiere diese.
```
Hier ist die Ausgabe:
Sie können weitere Fähigkeiten des Gemini Advanced Modells erkunden, indem Sie weitere Prompts von unserem [Prompt Hub](https://www.promptingguide.ai/prompts) ausprobieren.
## Referenzen
- [The next chapter of our Gemini era](https://blog.google/technology/ai/google-gemini-update-sundar-pichai-2024/?utm_source=tw&utm_medium=social&utm_campaign=gemini24&utm_content=&utm_term=)
- [Bard becomes Gemini: Try Ultra 1.0 and a new mobile app today](https://blog.google/products/gemini/bard-gemini-advanced-app/)
- [Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models](https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf)
@ -238,6 +238,7 @@ Die Ausgabe ist die gleiche wie zuvor:
- [Introducing Gemini: our largest and most capable AI model](https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#sundar-note)
- [How it’s Made: Interacting with Gemini through multimodal prompting](https://developers.googleblog.com/2023/12/how-its-made-gemini-multimodal-prompting.html)
- [Welcome to the Gemini era](https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction)
@ -4,6 +4,7 @@ Die folgenden sind die neuesten Papers (sortiert nach Veröffentlichungsdatum) z
## Überblicke
- [Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods](https://arxiv.org/abs/2401.14423) (Januar 2024)
- [A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles,Taxonomy, Challenges, and Open Questions](https://arxiv.org/abs/2311.05232) (November 2023)
- [An RL Perspective on RLHF, Prompting, and Beyond](https://arxiv.org/abs/2310.06147) (Oktober 2023)
- [Few-shot Fine-tuning vs. In-context Learning: A Fair Comparison and Evaluation](https://arxiv.org/abs/2305.16938) (Mai 2023)
@ -25,7 +26,9 @@ Die folgenden sind die neuesten Papers (sortiert nach Veröffentlichungsdatum) z
## Ansätze
- [Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4](https://arxiv.org/abs/2312.16171v1) (Dezember 2023)
- [Walking Down the Memory Maze: Beyond Context Limit through Interactive Reading](https://arxiv.org/abs/2310.05029) (Oktober 2023)
- [Large Language Models as Analogical Reasoners](https://arxiv.org/abs/2310.01714) (Oktober 2023)
- [LLMLingua: Compressing Prompts for Accelerated Inference of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2310.05736) (Oktober 2023)
- [Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse RL](https://arxiv.org/abs/2309.06653) (September 2023)
- [Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2309.11495) (September 2023)
- [Connecting Large Language Models with Evolutionary Algorithms Yields Powerful Prompt Optimizers](https://arxiv.org/abs/2309.08532) (September 2023)
[Zhang et al. (2024)](https://arxiv.org/abs/2402.03667) schlugen kürzlich eine Methode des indirekten Reasonings vor, um die Schlussfolgerungsfähigkeit von LLMs zu stärken. Sie verwendet die Logik von Kontrapositiven und Widersprüchen, um IR-Aufgaben wie faktisches Schließen und mathematische Beweisführung anzugehen. Sie besteht aus zwei Schlüsselschritten: 1) die Verständlichkeit von LLMs durch Erweiterung von Daten und Regeln verbessern (d.h., logische Äquivalenz des Kontrapositivs) und 2) Entwurf von Prompt-Vorlagen, um LLMs zur Implementierung des indirekten Schließens basierend auf dem Beweis durch Widerspruch anzuregen.
Experimente mit LLMs wie GPT-3.5-turbo und Gemini-pro zeigen, dass die vorgeschlagene Methode die Gesamtgenauigkeit des faktischen Schließens um 27,33% und der mathematischen Beweisführung um 31,43% im Vergleich zu traditionellen direkten Schließmethoden erhöht.
Unten finden Sie ein Beispiel für eine Zero-Shot-Vorlage für den Beweis durch Widerspruch.
## Prompt
```
Wenn a+|a|=0, versuche zu beweisen, dass a<0.
Schritt 1: Liste die Bedingungen und Fragen der ursprünglichen Aussage auf.
Schritt 2: Füge die in Schritt 1 aufgelisteten Bedingungen zu einer zusammen. Definieren Sie sie als wj.
Schritt 3: Lass uns Schritt für Schritt nachdenken. Bitte bedenke alle Möglichkeiten. Wenn die Schnittmenge zwischen wj (definiert in Schritt 2) und der Negation der Frage in mindestens einer Möglichkeit nicht leer ist, ist die ursprüngliche Aussage falsch. Andernfalls ist die ursprüngliche Aussage wahr.
"content": "If a+|a|=0, try to prove that a<0.\n\nStep 1: List the conditions and questions in the original proposition.\n\nStep 2: Merge the conditions listed in Step 1 into one. Define it as wj.\n\nStep 3: Let us think it step by step. Please consider all possibilities. If the intersection between wj (defined in Step 2) and the negation of the question is not empty at least in one possibility, the original proposition is false. Otherwise, the original proposition is true.\n\nAnswer:"
"content": "If a+|a|=0, try to prove that a<0.\n\nStep 1: List the conditions and questions in the original proposition.\n\nStep 2: Merge the conditions listed in Step 1 into one. Define it as wj.\n\nStep 3: Let us think it step by step. Please consider all possibilities. If the intersection between wj (defined in Step 2) and the negation of the question is not empty at least in one possibility, the original proposition is false. Otherwise, the original proposition is true.\n\nAnswer:",
- [Große Sprachmodelle als indirekte Schlussfolgerer: Kontrapositiv und Widerspruch für automatisiertes Schließen](https://arxiv.org/abs/2402.03667) (06. Februar 2024)
@ -30,7 +30,7 @@ Wir können die verschiedenen Schritte/Komponenten wie folgt erklären:
Im gezeigten Beispiel scheitert die direkte Verwendung des Modells daran, auf die Frage zu antworten, da es kein Wissen über aktuelle Ereignisse hat. Andererseits kann das System beim Einsatz von RAG die relevanten Informationen abrufen, die das Modell benötigt, um die Frage angemessen zu beantworten.
## RAG-Frameworks
## RAG Paradigmen
In den letzten Jahren haben sich RAG-Systeme von Naive RAG zu Advanced RAG und Modular RAG entwickelt. Diese Entwicklung fand statt, um bestimmte Einschränkungen bezüglich der Leistung, der Kosten und der Effizienz zu adressieren.
@ -76,7 +76,7 @@ Abfrage ist die Komponente von RAG, die sich mit der Abfrage hochgradig relevant
Dieser Prozess beinhaltet die direkte Verbesserung der semantischen Repräsentationen, die den Retriever antreiben. Hier einige Überlegungen:
- **Chunking:** Ein wichtiger Schritt ist die Wahl der richtigen Chunking-Strategie, die von dem von Ihnen behandelten Inhalt und der Anwendung, für die Sie Antworten generieren, abhängt. Verschiedene Modelle zeigen auch unterschiedliche Stärken bei verschiedenen Blockgrößen. Sentence Transformers funktionieren besser bei einzelnen Sätzen, aber text-embedding-ada-002 funktioniert besser mit Blöcken, die 256 oder 512 Tokens enthalten. Andere Aspekte, die zu berücksichtigen sind, umfassen die Länge der Benutzerfragen, Anwendung und Token-Limits, aber es ist üblich, mit verschiedenen Chunking-Strategien zu experimentieren, um die Abfrage in Ihrem RAG-System zu optimieren.
- **Feinabgestimmte Einbettungsmodelle:** Sobald Sie eine wirksame Chunking-Strategie festgelegt haben, ist es möglicherweise erforderlich, das Einbettungsmodell zu feinabstimmen, wenn Sie mit einem spezialisierten Bereich arbeiten. Andernfalls ist es möglich, dass die Benutzeranfragen in Ihrer Anwendung völlig missverstanden werden. Sie können auf breites Domänenwissen (d. h. Domänenwissens-Feinabstimmung) und für spezifische Aufgabenabwärts feinabstimmen.
- **Feinabgestimmte Einbettungsmodelle:** Sobald Sie eine wirksame Chunking-Strategie festgelegt haben, ist es möglicherweise erforderlich, das Einbettungsmodell zu feinabstimmen, wenn Sie mit einem spezialisierten Bereich arbeiten. Andernfalls ist es möglich, dass die Benutzeranfragen in Ihrer Anwendung völlig missverstanden werden. Sie können auf breites Domänenwissen (d. h. Domänenwissens-Feinabstimmung) und für spezifische Downstream-Aufgaben feinabstimmen. [BGE-large-EN developed BAAI](https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding) ist ein erwähnenswertes Embeddingmodell, das für die Optimierung der Retrieval-Relevanz feinabgestimmt werden kann.
**Ausrichtung von Anfragen und Dokumenten**
@ -155,7 +155,7 @@ In dieser Übersicht haben wir mehrere Forschungsaspekte der RAG-Forschung und v
## RAG-Werkzeuge
Einige beliebte umfassende Werkzeuge zum Aufbau von RAG-Systemen sind [LangChain](https://www.langchain.com/) und [LlamaIndex](https://www.llamaindex.ai/). Es gibt auch eine Reihe von spezialisierten Werkzeugen, die unterschiedlichen Zwecken dienen, wie z.B. [Flowise AI](https://flowiseai.com/), das eine Low-Code-Lösung für den Aufbau von RAG-Anwendungen bietet. Weitere nennenswerte Technologien sind [HayStack](https://haystack.deepset.ai/), [Meltano](https://meltano.com/), [Cohere Coral](https://cohere.com/coral) und andere. Software- und Clouddienstanbieter beinhalten auch RAG-zentrische Dienstleistungen. Beispielsweise ist Verba von Weaviate nützlich für den Aufbau von persönlichen Assistentenanwendungen und Amazons Kendra bietet intelligente Unternehmenssuchdienste.
Einige beliebte umfassende Werkzeuge zum Aufbau von RAG-Systemen sind [LangChain](https://www.langchain.com/), [LlamaIndex](https://www.llamaindex.ai/) und [DSPy](https://github.com/stanfordnlp/dspy). Es gibt auch eine Reihe von spezialisierten Werkzeugen, die unterschiedlichen Zwecken dienen, wie z.B. [Flowise AI](https://flowiseai.com/), das eine Low-Code-Lösung für den Aufbau von RAG-Anwendungen bietet. Weitere nennenswerte Technologien sind [HayStack](https://haystack.deepset.ai/), [Meltano](https://meltano.com/), [Cohere Coral](https://cohere.com/coral) und andere. Software- und Clouddienstanbieter beinhalten auch RAG-zentrische Dienstleistungen. Beispielsweise ist Verba von Weaviate nützlich für den Aufbau von persönlichen Assistentenanwendungen und Amazons Kendra bietet intelligente Unternehmenssuchdienste.
## Schlussfolgerung
@ -168,11 +168,79 @@ Abschließend haben sich RAG-Systeme schnell entwickelt, einschließlich der Ent
*Quellen der Abbildungen: [Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey](https://arxiv.org/abs/2312.10997)*
## RAG Forschungsergebnisse
Unten finden Sie eine Sammlung von Forschungsarbeiten, die wichtige Erkenntnisse und die neuesten Entwicklungen im Bereich RAG hervorheben.
| **Erkenntnis** | **Referenz** | **Datum** |
| ------------- | ------------- | ------------- |
| Schlägt Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG) vor, um die Robustheit der Generation in einem RAG-System zu verbessern. Die Kernidee besteht darin, eine Selbstkorrekturkomponente für den Retriever zu implementieren und die Nutzung abgerufener Dokumente zur Unterstützung der Generation zu verbessern. Der Retrieval-Evaluator hilft, die Gesamtqualität der abgerufenen Dokumente anhand einer Anfrage zu bewerten. Durch die Nutzung von Websuche und optimierten Wissensnutzungsoperationen kann die automatische Selbstkorrektur und effiziente Nutzung abgerufener Dokumente verbessert werden. | [Corrective Retrieval Augmented Generation](https://arxiv.org/abs/2401.15884)| Jan 2024|
| Betten rekursiv Textblöcke ein, clustert und fasst sie zusammen, um einen Baum mit unterschiedlichen Zusammenfassungsebenen von unten nach oben zu konstruieren. Zur Inferenzzeit ruft das vorgeschlagene RAPTOR-Modell aus dem Baum ab, integriert Informationen aus langen Dokumenten auf verschiedenen Abstraktionsebenen. | [RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval](https://arxiv.org/abs/2401.18059)| Jan 2024 |
| Ein allgemeines Programm mit mehrstufigen Interaktionen zwischen LMs und Retrievern, um Multi-Label-Klassifikationsprobleme effizient anzugehen. | [In-Context Learning for Extreme Multi-Label Classification](https://arxiv.org/abs/2401.12178) | Jan 2024 |
| Extrahiert semantisch ähnliche Prompts aus ressourcenreichen Sprachen, um die Zero-Shot-Leistung von multilingualen vortrainierten Sprachmodellen über diverse Aufgaben hinweg zu verbessern. | [From Classification to Generation: Insights into Crosslingual Retrieval Augmented ICL](https://arxiv.org/abs/2311.06595) | Nov 2023|
| Verbessert die Robustheit von RAGs beim Umgang mit lärmenden, irrelevanten Dokumenten und in unbekannten Szenarien. Es erzeugt sequenzielle Lesehinweise für abgerufene Dokumente, ermöglicht eine gründliche Bewertung ihrer Relevanz für die gestellte Frage und integriert die Informationen, um die endgültige Antwort vorzubereiten. | [Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models](https://arxiv.org/abs/2311.09210)| Nov 2023 |
| Eliminiert Tokens, die möglicherweise keine wesentlichen Informationen für den Generierungsprozess eines Lesers beitragen. Reduziert die Laufzeit um bis zu 62,2%, mit nur 2% Leistungsverlust. | [Optimizing Retrieval-augmented Reader Models via Token Elimination](https://arxiv.org/abs/2310.13682) | Okt 2023 |
| Stimmt ein kleines LM-Verifier ab, um die Ausgabe und das Wissen der wissensaugmentierten LMs mit einem separaten Verifier zu verifizieren. Es hilft, Szenarien anzugehen, in denen das Modell möglicherweise nicht das relevante Wissen für die gegebene Anfrage abruft oder das abgerufene Wissen im generierten Text nicht treu widerspiegelt. | [Knowledge-Augmented Language Model Verification](https://arxiv.org/abs/2310.12836) | Okt 2023 |
| Benchmark zur Analyse der Leistung verschiedener LLMs in 4 grundlegenden Fähigkeiten, die für RAG erforderlich sind, einschließlich Lärmrobustheit, Ablehnung von Negativen, Informationsintegration und kontrafaktischer Robustheit. | [Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation](https://arxiv.org/abs/2309.01431) | Okt 2023 |
| Stellt das Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation (Self-RAG) Framework vor, das die Qualität und Faktizität eines LM durch Retrieval und Selbstreflexion verbessert. Es nutzt ein LM, um adaptiv Passagen abzurufen, und generiert und reflektiert über abgerufene Passagen und seine eigenen Generationen unter Verwendung von Reflexionstokens. | [Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection](https://arxiv.org/abs/2310.11511) | Okt 2023 |
| Verbessert die Zero-Shot-Informationswiederherstellung, indem es die Wiederherstellung durch generationsergänzte Wiederherstellung (GAR) iterativ verbessert und die Umschreibung durch RAG verbessert. Die Umschreib-Wiederherstellungsstufen verbessern die Recall und eine Neurangierungsstufe verbessert die Präzision. | [GAR-meets-RAG Paradigm for Zero-Shot Information Retrieval](https://arxiv.org/abs/2310.20158) | Okt 2023 |
| Prätrainiert ein 48B Retrieval-Modell unter Verwendung eines Basis-43B-GPT-Modells und ruft aus 1,2 Billionen Tokens ab. Das Modell wird weiterhin anweisungsoptimiert, um eine signifikante Verbesserung gegenüber dem anweisungsoptimierten GPT bei einer Vielzahl von Zero-Shot-Aufgaben zu demonstrieren. | [InstructRetro: Instruction Tuning post Retrieval-Augmented Pretraining](https://arxiv.org/abs/2310.07713) | Okt 2023|
| Rüstet ein LLM mit Retrieval-Fähigkeiten durch zwei unterschiedliche Feinabstimmungsschritte nach: Einer aktualisiert ein vortrainiertes LM, um abgerufene Informationen besser zu nutzen, und der andere aktualisiert den Retriever, um relevantere Ergebnisse zurückzugeben, wie vom LM bevorzugt. Durch Feinabstimmung über Aufgaben, die sowohl Wissensnutzung als auch kontextuelle Bewusstheit erfordern, erzielt jede Stufe Leistungsverbesserungen. | [RA-DIT: Retrieval-Augmented Dual Instruction Tuning](https://arxiv.org/abs/2310.01352) | Okt 2023 |
| Eine Methode, um RAGs robust gegenüber irrelevantem Inhalt zu machen. Es generiert automatisch Daten, um ein Sprachmodell fein abzustimmen, damit es abgerufene Passagen korrekt nutzt, indem es eine Mischung aus relevanten und irrelevanten Kontexten zur Trainingszeit verwendet. | [Making Retrieval-Augmented Language Models Robust to Irrelevant Context](https://arxiv.org/abs/2310.01558) |Okt 2023|
| Stellt fest, dass LLMs mit einem 4K-Kontextfenster unter Verwendung einfacher retrieval-augmentierter Generation eine vergleichbare Leistung zu feinabgestimmten LLMs mit einem 16K-Kontextfenster über positionelle Interpolation bei Aufgaben mit langem Kontext erzielen. | [Retrieval meets Long Context Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2310.03025)| Okt 2023|
| Komprimiert abgerufene Dokumente vor der in-Kontext-Integration in textuelle Zusammenfassungen, was die Rechenkosten reduziert und die Last für LMs verringert, relevante Informationen in langen abgerufenen Dokumenten zu identifizieren. | [RECOMP: Improving Retrieval-Augmented LMs with Compression and Selective Augmentation](https://arxiv.org/abs/2310.04408)| Okt 2023|
| Ein iterativer Wiederherstellungs-Generierungs-Kollaborationsrahmen, der sowohl parametrisches als auch nicht-parametrisches Wissen nutzt und hilft, den richtigen Begründungspfad durch Wiederherstellungs-Generierungs-Interaktionen zu finden. Nützlich für Aufgaben, die mehrstufiges Schließen erfordern, und verbessert insgesamt die Schließfähigkeit von LLMs. | [Retrieval-Generation Synergy Augmented Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2310.05149)| Okt 2023|
| Schlägt den Tree of Clarifications (ToC) vor, ein Framework, das rekursiv einen Baum von Klärungen für mehrdeutige Fragen über Few-Shot-Prompts unter Nutzung externen Wissens konstruiert. Dann nutzt es den Baum, um eine langformige Antwort zu generieren. | [Tree of Clarifications: Answering Ambiguous Questions with Retrieval-Augmented Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2310.14696) | Okt 2023 |
| Ein Ansatz, der es einem LLM ermöglicht, sich auf früher begegnete Fragen zu beziehen und adaptiv externe Ressourcen anzufordern, wenn es auf neue Fragen trifft. | [Self-Knowledge Guided Retrieval Augmentation for Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2310.05002)| Okt 2023|
| Eine Suite von Metriken, die verwendet werden kann, um verschiedene Dimensionen (d. h. die Fähigkeit des Wiederherstellungssystems, relevante und fokussierte Kontextpassagen zu identifizieren, die Fähigkeit des LLM, solche Passagen auf eine treue Weise zu nutzen, oder die Qualität der Generierung selbst) zu bewerten, ohne sich auf Bodenwahrheits-Menschenannotationen verlassen zu müssen.| [RAGAS: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation](https://arxiv.org/abs/2309.15217) | Sep 2023 |
| Schlägt eine Generate-then-Read (GenRead)-Methode vor, die zunächst ein großes Sprachmodell auffordert, kontextuelle Dokumente basierend auf einer gegebenen Frage zu generieren, und dann die generierten Dokumente liest, um die endgültige Antwort zu produzieren. | [Generate rather than Retrieve: Large Language Models are Strong Context Generators](https://arxiv.org/abs/2209.10063)| Sep 2023 |
| Demonstriert, wie Rangierer wie DiversityRanker und LostInTheMiddleRanker in einem RAG-System genutzt werden können, um Informationen auszuwählen und zu nutzen, die die Nutzung des LLM-Kontextfensters optimieren. | [Enhancing RAG Pipelines in Haystack: Introducing DiversityRanker and LostInTheMiddleRanker](https://towardsdatascience.com/enhancing-rag-pipelines-in-haystack-45f14e2bc9f5) | Aug 2023 |
| Überbrückt LLMs mit verschiedenen Wissensdatenbanken (KBs), erleichtert sowohl den Abruf als auch die Speicherung von Wissen. Der Abrufprozess verwendet Programm-of-Thought-Prompting, das Suchsprache für KBs im Codeformat mit vordefinierten Funktionen für KB-Operationen generiert. Es bietet auch die Möglichkeit, Wissen in einer personalisierten KB zu speichern, um individuellen Benutzeranforderungen gerecht zu werden. | [KnowledGPT: Enhancing Large Language Models with Retrieval and Storage Access on Knowledge Bases](https://arxiv.org/abs/2308.11761) | Aug 2023|
| Schlägt ein Modell vor, das retrieval-augmented maskiertes Sprachmodellieren und Präfix-Sprachmodellieren kombiniert. Dann führt es Fusion-in-Context-Lernen ein, um die Few-shot-Leistung zu verbessern, indem es dem Modell ermöglicht, mehr in-Kontext-Beispiele zu nutzen, ohne zusätzliches Training zu benötigen. | [RAVEN: In-Context Learning with Retrieval Augmented Encoder-Decoder Language Models](https://arxiv.org/abs/2308.07922)| Aug 2023|
| RaLLe ist ein Open-Source-Framework zur Entwicklung, Bewertung und Optimierung von RAG-Systemen für wissensintensive Aufgaben. | [RaLLe: A Framework for Developing and Evaluating Retrieval-Augmented Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2308.10633) | Aug 2023|
| Stellt fest, dass die Leistung eines LLM signifikant abnehmen kann, wenn die Position relevanter Informationen geändert wird, was darauf hinweist, dass LLMs Informationen in langen Eingabekontexten nicht robust nutzen. | [Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts](https://arxiv.org/abs/2307.03172) | Jul 2023 |
| Synergiert Retrieval und Generierung auf iterative Weise. Das Modellausgabe wird verwendet, um zu zeigen, was benötigt wird, um eine Aufgabe zu beenden, und bietet informativen Kontext für das Abrufen relevanterer Kenntnisse, die wiederum helfen, eine bessere Ausgabe in der nächsten Iteration zu generieren. | [Enhancing Retrieval-Augmented Large Language Models with Iterative Retrieval-Generation Synergy](https://arxiv.org/abs/2305.15294) | Mai 2023|
| Bietet eine verallgemeinerte Sicht auf aktives RAG, Methoden, die aktiv entscheiden, wann und was im Verlauf der Generierung abgerufen werden soll. Dann schlägt es Forward-Looking Active REtrieval augmented generation (FLARE) vor, eine Methode, die iterativ eine Vorhersage des kommenden Satzes verwendet, um zukünftige Inhalte zu antizipieren, die dann als Abfrage verwendet werden, um relevante Dokumente abzurufen, um den Satz neu zu generieren, wenn er Tokens mit geringem Vertrauen enthält. | [Active Retrieval Augmented Generation](https://arxiv.org/abs/2305.06983)| Mai 2023|
| Führt ein generisches Retrieval-Plug-In ein, das einen generischen Retriever nutzt, um Ziel-LMs zu verbessern, die möglicherweise im Voraus unbekannt sind oder nicht gemeinsam feinabgestimmt werden können. | [Augmentation-Adapted Retriever Improves Generalization of Language Models as Generic Plug-In](https://arxiv.org/abs/2305.17331)| Mai 2023|
| Verbessert dichtes Retrieval auf strukturierten Daten durch zwei Pre-Training-Strategien. Zuerst nutzt es die natürliche Ausrichtung zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten für strukturbewusstes Pretraining. Dann implementiert es Masked Entity Prediction für maskierte Entitätsvorhersage und das Erfassen struktureller Semantik. | [Structure-Aware Language Model Pretraining Improves Dense Retrieval on Structured Data](https://arxiv.org/abs/2305.19912) | Mai 2023 |
| Integriert dynamisch Verankerungsinformationen aus heterogenen Quellen in mehreren Domänen, um die faktische Korrektheit von LLMs zu verbessern. Führt einen adaptiven Abfragegenerator ein, um mit Abfragen umzugehen, die auf verschiedene Wissensquellen zugeschnitten sind. Der Rahmen korrigiert Begründungen fortschreitend, um sicherzustellen, dass Ungenauigkeiten aus vorhergehenden Begründungen sich nicht in die folgenden Schritte fortpflanzen. | [Chain-of-Knowledge: Grounding Large Language Models via Dynamic Knowledge Adapting over Heterogeneous Sources](https://arxiv.org/abs/2305.13269) | Mai 2023 |
| Ein Rahmenwerk zur Generierung kontextrelevanter und wissensfundierter Dialoge mit einem Wissensgraphen (KG). Zuerst ruft es den relevanten Teilgraphen aus dem KG ab und erzwingt dann Konsistenz über Fakten, indem es deren Wortembeddings bedingt durch den abgerufenen Teilgraphen stört. Dann nutzt es kontrastives Lernen, um sicherzustellen, dass die generierten Texte eine hohe Ähnlichkeit mit den abgerufenen Teilgraphen aufweisen. | [Knowledge Graph-Augmented Language Models for Knowledge-Grounded Dialogue Generation](https://arxiv.org/abs/2305.18846)| Mai 2023|
| Adoptiert ein kleines Sprachmodell als trainierbaren Umschreiber, um einem Black-Box-LLM-Leser zu dienen. Der Umschreiber wird unter Verwendung des Feedbacks des LLM-Lesers durch RL trainiert. Ergebnis ist ein neues Framework namens Rewrite-Retrieve-Read, bei dem der Fokus auf der Optimierung von Abfragen liegt. | [Query Rewriting for Retrieval-Augmented Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.14283)| Mai 2023 |
| Setzt iterativ einen retrieval-augmentierten Generator ein, um einen ungebundenen Speicherpool zu erstellen, und verwendet einen Speicherauswähler, um eine Ausgabe als Speicher für die nächste Generierungsrunde auszuwählen. Dadurch kann ein Modell seine eigene Ausgabe nutzen, die als Selbstspeicher bezeichnet wird, für eine verbesserte Generierung. | [Lift Yourself Up: Retrieval-augmented Text Generation with Self Memory](https://arxiv.org/abs/2305.02437) | Mai 2023 |
| Rüstet LLMs mit einem Wissensleitmodul aus, um relevantes Wissen abzurufen, ohne seine Parameter zu ändern. Es verbessert die Leistung von "Black-Box"-LLMs bei einer Reihe von wissensintensiven Aufgaben, die faktisches (+7,9%), tabellarisches (+11,9%), medizinisches (+3,0%) und multimodales (+8,1%) Wissen erfordern. | [Augmented Large Language Models with Parametric Knowledge Guiding](https://arxiv.org/abs/2305.04757) | Mai 2023|
| Rüstet LLMs mit einer allgemeinen Schreib-Lese-Speichereinheit aus, die es ihnen ermöglicht, Wissen aus dem Text bei Bedarf für die Aufgabenleistung zu extrahieren, zu speichern und abzurufen. | [RET-LLM: Towards a General Read-Write Memory for Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.14322) | Mai 2023|
| Adoptiert einen aufgabenagnostischen Retriever, um einen gemeinsamen statischen Index zu erstellen und Kandidatenbeweise effizient auszuwählen. Dann entwirft es einen promptgeleiteten Neurangierer, um die nächstgelegenen Beweise gemäß der aufgabenspezifischen Relevanz für den Leser neu zu ordnen. | [Prompt-Guided Retrieval Augmentation for Non-Knowledge-Intensive Tasks](https://arxiv.org/abs/2305.17653)| Mai 2023|
| Schlägt UPRISE (Universal Prompt Retrieval for Improving Zero-Shot Evaluation) vor, das einen leichten und vielseitigen Retriever abstimmt, der automatisch Prompts für eine gegebene Zero-Shot-Task-Eingabe abruft. | [UPRISE: Universal Prompt Retrieval for Improving Zero-Shot Evaluation](https://arxiv.org/abs/2303.08518) | März 2023 |
| Ein adaptives Filter-dann-Neurangieren-Paradigma, das die Stärken von SLMs (dienen als Filter) und LLMs (dienen als Neurangierer) kombiniert. | [Large Language Model Is Not a Good Few-shot Information Extractor, but a Good Reranker for Hard Samples!](https://arxiv.org/abs/2303.08559) | März 2023 |
| Instruiert ein anweisungsbefolgendes LLM im Zero-Shot, ein hypothetisches Dokument zu generieren, das Relevanzmuster erfasst. Dann kodiert ein Contriever das Dokument in einen Einbettungsvektor, der verwendet wird, um eine Nachbarschaft im Korpus-Einbettungsraum zu identifizieren, wo ähnliche echte Dokumente basierend auf Vektorähnlichkeit abgerufen werden. | [Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels](https://arxiv.org/abs/2212.10496)| Dez 2022|
| Schlägt Demonstrate-Search-Predict (DSP) vor, einen Rahmen, um hochrangige Programme zu komponieren, die pipelinebewusste Demonstrationen bootstrappen, relevante Passagen suchen und begründete Vorhersagen generieren, Probleme systematisch in kleine Transformationen zerlegen, die zuverlässiger gehandhabt werden können. | [Demonstrate-Search-Predict: Composing retrieval and language models for knowledge-intensive NLP](https://arxiv.org/abs/2212.14024) | Dez 2022 |
| Ein Ansatz für mehrstufige QA, der Retrieval mit Schritten in einer CoT verflechtet, das Retrieval mit CoT leitet und wiederum die abgerufenen Ergebnisse verwendet, um CoT zu verbessern. Dies hilft, die Leistung bei wissensintensiven mehrstufigen Fragen zu verbessern. | [Interleaving Retrieval with Chain-of-Thought Reasoning for Knowledge-Intensive Multi-Step Questions](https://arxiv.org/abs/2212.10509)| Dez 2022|
| Zeigt, dass Retrieval-Augmentation die Abhängigkeit von relevanten Pre-Training-Informationen reduzieren kann, was RAG zu einem vielversprechenden Ansatz für die Erfassung des Long-Tail macht. | [Large Language Models Struggle to Learn Long-Tail Knowledge](https://arxiv.org/abs/2211.08411)| Nov 2022 |
| Rezitiert eine oder mehrere relevante Passagen aus dem eigenen Speicher von LLMs über Sampling und produziert dann die endgültigen Antworten. | [Recitation-Augmented Language Models](https://arxiv.org/abs/2210.01296) | Okt 2022|
| Nutzt LLMs als Few-shot-Abfragegenerator und erstellt aufgabenspezifische Retriever basierend auf den generierten Daten. | [Promptagator: Few-shot Dense Retrieval From 8 Examples](https://arxiv.org/abs/2209.11755) | Sep 2022|
| Präsentiert Atlas, ein vortrainiertes Retrieval-augmentiertes Sprachmodell, das in der Lage ist, wissensintensive Aufgaben mit sehr wenigen Trainingsbeispielen zu lernen. |[Atlas: Few-shot Learning with Retrieval Augmented Language Models](https://arxiv.org/abs/2208.03299)| Aug 2022|
| Ruft aus den Trainingsdaten ab, um Gewinne bei mehreren NLG- und NLU-Aufgaben zu erzielen. | [Training Data is More Valuable than You Think: A Simple and Effective Method by Retrieving from Training Data](https://arxiv.org/abs/2203.08773) | März 2022|
| Approximiert eine Datenspeichersuche, indem Zeiger zwischen aufeinanderfolgenden Datenspeichereinträgen gespeichert und diese Einträge in Zustände gruppiert werden. Ergebnis ist ein gewichteter endlicher Automat, der zur Inferenzzeit hilft, bis zu 83% der nächsten Nachbarschaftssucher über kNN-LM zu sparen, ohne die Perplexität zu beeinträchtigen. | [Neuro-Symbolic Language Modeling with Automaton-augmented Retrieval](https://arxiv.org/abs/2201.12431) | Jan 2022 |
| Verbessert ein autoregressives Sprachmodell, indem es auf Dokumentenfragmenten konditioniert wird, die aus einem großen Korpus basierend auf lokaler Ähnlichkeit mit vorangegangenen Token abgerufen wurden. Es verbessert das Modell durch Abrufen aus einer 2 Billionen Token Datenbank. | [Improving language models by retrieving from trillions of tokens](https://arxiv.org/abs/2112.04426) | Dez 2021 |
| Ein neuartiger Ansatz zum Zero-shot Slot Filling, der dichtes Passagen-Retrieval mit harten Negativen und robusten Trainingsverfahren für Retrieval-augmentierte Generierungsmodelle erweitert. | [Robust Retrieval Augmented Generation for Zero-shot Slot Filling](https://arxiv.org/abs/2108.13934)| Aug 2021 |
| Führt RAG-Modelle ein, bei denen das parametrische Gedächtnis ein vortrainiertes seq2seq-Modell ist und das nicht-parametrische Gedächtnis ein dichter Vektorindex von Wikipedia ist, auf den mit einem vortrainierten neuronalen Retriever zugegriffen wird. Es vergleicht zwei RAG-Formulierungen, eine, die auf denselben abgerufenen Passagen über die gesamte generierte Sequenz konditioniert, und die andere, die verschiedene Passagen pro Token verwendet. | [Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks](https://arxiv.org/abs/2005.11401) | Mai 2020 |
| Zeigt, dass Retrieval allein mit dichten Darstellungen implementiert werden kann, wo Einbettungen von einer kleinen Anzahl von Fragen und Passagen durch ein einfaches Dual-Encoder-Framework gelernt werden. | [Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering](https://arxiv.org/abs/2004.04906)| Apr 2020 |
## Referenzen
- [A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles,Taxonomy, Challenges, and Open Questions](https://arxiv.org/abs/2311.05232)
- [Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2310.06117)
- [Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks](https://arxiv.org/abs/2005.11401)
- [Retrieval-augmented multimodal language modeling](https://arxiv.org/abs/2211.12561)
- [In-Context Retrieval-Augmented Language Models](https://arxiv.org/abs/2302.00083)
- [Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels](https://arxiv.org/abs/2212.10496)
- [Shall we pretrain autoregressive language models with retrieval? a comprehensive study.](https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf)
- [REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models](https://arxiv.org/abs/2301.12652)
- [Query2Doc](https://arxiv.org/abs/2303.07678)
- [ITER-RETGEN](https://arxiv.org/abs/2305.15294)
- [HyDE](https://arxiv.org/abs/2212.10496)
- [A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance](https://youtu.be/ahnGLM-RC1Y?si=z45qrLTPBfMe15LM)
- [HyDE](https://arxiv.org/abs/2212.10496)
- [Advanced RAG Techniques: an Illustrated Overview](https://pub.towardsai.net/advanced-rag-techniques-an-illustrated-overview-04d193d8fec6)
- [Best Practices for LLM Evaluation of RAG Applications](https://www.databricks.com/blog/LLM-auto-eval-best-practices-RAG)
Erik Behrends
3 months ago