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苹果超级加持RAG技术,93倍加速推理
发布日期:2024-08-28 12:46:33 浏览次数: 1598


苹果又来放大招了!

这次他们搞出了个叫"超位提示"的新技术,简直就是给RAG装上了光速引擎。

不知道大家还记不记得前阵子OpenAI那个GPT-4o mini?能力“据说”接近GPT-4,但价格却大幅下降。

这不,苹果看不下去了,直接祭出大杀器:超位提示(Superposition prompting)

这玩意儿有多牛?用在MPT-7B模型上,在NaturalQuestions-Open数据集上的计算时间直接缩短了93倍

看到这个数字,我都怀疑是不是写错了,结果仔细一查还真没错。

这简直是AI界的光速引擎啊!再这么搞下去,以后问AI问题是不是连眨眼的时间都不用了?

让我们来看看这个"超位提示"到底是个啥东西。

简单来说,它是一种新的RAG(检索增强生成)方法,专门为那些基于transformer的预训练大语言模型设计的。

跟传统的"链表式"DAG(有向无环图)不同,超位提示采用了一种叫"ForkJoin拓扑"的结构,可以并行处理输入文档。

这么做有什么好处呢?
  1. 并行处理:多个文档可以同时被处理,大大提高了效率。
  2. 路径剪枝:用贝叶斯显著性评分来剔除无关路径,既提高了准确性又提升了效率。
  3. 平衡位置分配:优化了token的位置分配,让模型表现更佳。
  4. 路径缓存和并行化:进一步加速了推理过程。

有细心网友发现:

"等等,这不就是把GPU的并行计算思路搬到了NLP领域吗?苹果这波操作可以啊!"

确实如此。而且更厉害的是,它还能进行迭代超位,这让模型在多跳推理任务上的表现也有了显著提升。

那效果如何呢?

据研究团队透露,在相同的数据集上,准确率提高了43%。不仅如此,它还超越了像Naive LLM-RAG、BM-25、TF-IDF和Contriever这样的基线方法。

更令人惊讶的是,这个方法在各种规模和架构的模型上都表现出色,包括OpenELM、BLOOMZ和MPT。

此外,研究团队表示,在MuSiQue数据集上的测试显示,超位提示在多跳推理任务上的表现反而有所提升。

苹果这次的"超位提示"技术不仅大幅提升了处理速度,还在一定程度上提高了准确性,可以说是一石二鸟。



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