Какие техники можно использовать для улучшения качества ответов языковой модели?

Несколько техник, которые можно использовать для улучшения качества ответов языковой модели:

• Увеличение объёма и качества обучающих данных. companies.rbc.ru Чем больше примеров для обучения, тем лучше модель сможет обобщать и применять полученные знания. companies.rbc.ru
• Техники регуляризации. companies.rbc.ru Они помогают избежать переобучения модели на тренировочных данных. companies.rbc.ru Регуляризация «штрафует» модель за слишком большие значения «веса», что улучшает её способность работать с новыми, незнакомыми примерами. companies.rbc.ru
• Подход «нейросети для нейросетей». companies.rbc.ru Суть его в использовании одной нейросетевой модели для проверки работы другой. companies.rbc.ru Проверяющая модель тренируется на примерах ответов, которые были заранее оценены экспертами как точные или неточные. companies.rbc.ru Затем она даёт основной модели обратную связь, помогая ей улучшать свои результаты. companies.rbc.ru
• Расширенная поисковая генерация (RAG). cyberleninka.ru Метод позволяет языковым моделям дополнять свои знания за счёт поиска и интеграции информации из внешних баз данных в реальном времени. cyberleninka.ru Это увеличивает точность и актуальность генерируемых ответов. cyberleninka.ru