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Cet article propose AirRAG, une nouvelle méthode de génération augmentée par récupération (RAG) qui exploite les capacités de prise de décision autonome des modèles de langage à grande échelle (LLM) pour résoudre des problèmes complexes. AirRAG surmonte la limitation de l'espace de solution unique des RAG existants et explore diverses solutions en intégrant la planification stratégique et des comportements d'inférence efficaces grâce à la recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS). Nous concevons cinq comportements d'inférence de base et les étendons grâce à MCTS pour générer un espace d'inférence arborescent. Nous intégrons la vérification d'auto-cohérence et les lois d'échelle d'inférence pour explorer les chemins d'inférence potentiels et utilisons des stratégies de calcul optimales pour allouer davantage de ressources d'inférence aux comportements clés. Les résultats expérimentaux démontrent qu'AirRAG améliore les performances sur des ensembles de données complexes de questions-réponses et s'intègre facilement à d'autres techniques et modèles avancés.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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ÉLargir l'espace de solution pour les problèmes complexes grâce à une planification stratégique basée sur MCTS et à une intégration efficace du comportement d'inférence.
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Exploration des chemins d'inférence potentiels et amélioration des performances grâce à la vérification de l'auto-cohérence et aux lois d'échelle d'inférence.
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Augmentez l’efficacité grâce à des stratégies d’allocation de ressources optimales sur le plan informatique.
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Intégration facile avec d’autres technologies et modèles avancés.
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Améliorations des performances démontrées sur des ensembles de données complexes de questions-réponses.
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Limitations:
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Le coût de calcul des MCTS pourrait augmenter. (Bien que cela ne soit pas explicitement indiqué, la nature des MCTS suggère que cela pourrait accroître la complexité des calculs.)
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité des cinq comportements de raisonnement de base proposés et leur applicabilité à d’autres types de problèmes.
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Une validation supplémentaire est nécessaire concernant les limites de l’ensemble de données expérimentales et les performances de généralisation.
