Conoce REPLUG un marco de modelado de lenguaje (LM) mejorado con recuperación que combina un modelo de lenguaje congelado con un recuperador congelado/ajustable, mejorando el rendimiento de GPT-3 (175B) en la modelización del lenguaje en un 6.3%.

REPLUG es un marco de modelado de lenguaje mejorado que combina un modelo de lenguaje congelado con un recuperador congelado/ajustable. Mejora el rendimiento de GPT-3 en un 6.3% en la modelización del lenguaje.

En los últimos años, los modelos de lenguaje se han convertido en uno de los campos de mayor crecimiento en Inteligencia Artificial. Estos modelos, que han sido desarrollados para procesar y producir texto en lenguaje natural, están impulsando algunas de las aplicaciones de IA más innovadoras y revolucionarias, y están a la vanguardia de una nueva era en la expansión de la IA. Un modelo de lenguaje en particular, GPT-3, ha causado sensación en todo el mundo debido a sus capacidades y rendimiento extraordinarios. GPT-3 utiliza una arquitectura de transformador para procesar texto, lo que resulta en un modelo que puede responder preguntas fácilmente como lo haría un humano. No solo eso, el modelo incluso es capaz de resumir párrafos largos, completar códigos y realizar tareas con una velocidad y precisión incomparables.

Los modelos de lenguaje como GPT-3 todavía están lejos de ser perfectos y tienen limitaciones cuando se trata de generar respuestas precisas y apropiadas para nuevas indicaciones. Aquí es donde entra REPLUG. Se ha introducido un nuevo método llamado REPLUG: un marco de modelo de lenguaje mejorado por recuperación. Es un método para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje de caja negra fusionándolos con una estructura basada en recuperación. El sistema de recuperación encuentra los pasajes más apropiados en un corpus de texto grande que coinciden con una indicación dada, y luego el modelo de lenguaje se ajusta en los pasajes recuperados. Esto permite que el modelo de lenguaje produzca respuestas más precisas, especialmente cuando la indicación no se ha visto en sus datos de entrenamiento.

El método REPLUG consta de dos pasos principales: recuperación de documentos y reformulación de entrada. Primero, se utiliza un recuperador para identificar documentos relacionados de un corpus externo. Luego, cada documento recuperado se agrega de manera distintiva al contexto de entrada original y las probabilidades de salida se combinan en varias pasadas. Este enfoque utiliza una red neuronal profunda que alimenta mecanismos de atención para aprender las conexiones entre las diferentes modalidades.

REPLUG se probó en varios conjuntos de datos de referencia, incluido un gran conjunto de datos de descripción de imágenes, y mostró mejores resultados en comparación con los sistemas existentes en términos de precisión y escalabilidad. Una de las principales ventajas de REPLUG es que no requiere ninguna alteración en la arquitectura subyacente del modelo de lenguaje. Los modelos actuales como GPT-3 pueden mejorarse agregando un sistema de recuperación. Esto hace que REPLUG sea fácil de acceder e implementar. REPLUG con el recuperador ajustado mejora significativamente el rendimiento de GPT-3 (175B) en modelado de lenguaje en un 6.3%, así como el rendimiento de Codex en MMLU de cinco disparos en un 5.1%.

En consecuencia, la introducción de REPLUG parece ser un cambio radical en el campo de NLP. Combina las fortalezas de los modelos de lenguaje de caja negra y los sistemas de recuperación para generar un modelo híbrido que supera a los modelos de lenguaje tradicionales. La arquitectura de red neuronal profunda utilizada por REPLUG es escalable, lo que la hace adecuada para aplicaciones del mundo real que requieren el procesamiento de grandes cantidades de datos multimodales. Las aplicaciones potenciales de REPLUG son definitivamente enormes y parecen prometedoras en el futuro próximo.

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