Khám phá khả năng của LLAMA-3: RAG, Định tuyến và Gọi hàm

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá khả năng của LLAMA-3 trong việc định tuyến truy vấn và gọi hàm. Chúng tôi sẽ sử dụng API Gro để tải các mô hình LLAMA-3 và kiểm tra hiệu suất của chúng trên các nhiệm vụ khác nhau.

Đầu tiên, chúng tôi sẽ tạo hai kho vector khác nhau: một cho phân đoạn và nhúng tài liệu, và một khác cho tóm tắt tài liệu. Điều này sẽ cho phép chúng tôi kiểm tra khả năng của mô hình trong việc chọn kho vector phù hợp dựa trên truy vấn của người dùng.

Tiếp theo, chúng tôi sẽ xem xét hiệu suất của mô hình trong việc định tuyến truy vấn. Chúng tôi sẽ cung cấp cho mô hình các truy vấn yêu cầu hoặc truy xuất dữ liệu cụ thể hoặc tóm tắt tài liệu, và quan sát cách mô hình chọn kho vector phù hợp để tạo ra phản hồi.

Cuối cùng, chúng tôi sẽ khám phá khả năng gọi hàm của mô hình. Chúng tôi sẽ sử dụng tính năng sử dụng công cụ của API Gro để cho phép mô hình gọi các chức năng bên ngoài, chẳng hạn như truy xuất điểm số trận đấu NBA. Chúng tôi sẽ quan sát cách mô hình quyết định khi nào sử dụng chức năng bên ngoài và cách nó tích hợp đầu ra của chức năng vào phản hồi cuối cùng.

Trong suốt phần này, chúng tôi sẽ so sánh hiệu suất của các phiên bản LLAMA-3 38 tỷ và 70 tỷ, nhấn mạnh những cải thiện trong mô hình lớn hơn.

Trong phần này, chúng tôi sẽ xem xét khả năng của LLAMA-3 trong việc thực hiện các nhiệm vụ định tuyến truy vấn và gọi hàm. Chúng tôi sẽ sử dụng bài báo "Synthetic Social Networking is Coming" từ WGE làm nguồn dữ liệu cho các bài kiểm tra của chúng tôi.

Đầu tiên, chúng tôi thiết lập các thành phần cần thiết, bao gồm tải mô hình LLAMA-3 (cả phiên bản 38 tỷ và 70 tỷ) bằng cách sử dụng API Gro, và tạo hai kho vector: một cho phân đoạn tài liệu và một cho tóm tắt.

Chúng tôi sau đó kiểm tra khả năng định tuyến truy vấn của mô hình bằng cách đặt các câu hỏi yêu cầu truy xuất các sự kiện cụ thể hoặc tóm tắt toàn bộ tài liệu. Phiên bản 70 tỷ của LLAMA-3 thể hiện hiệu suất vượt trội, cung cấp các phản hồi chính xác và toàn diện hơn so với phiên bản 38 tỷ.

Tiếp theo, chúng tôi khám phá khả năng gọi hàm của LLAMA-3, mặc dù không được hỗ trợ chính thức nhưng có thể được triển khai bằng cách sử dụng tính năng sử dụng công cụ của Gro. Chúng tôi tạo một thông điệp hệ thống hướng dẫn mô hình sử dụng một chức năng bên ngoài để truy xuất điểm số trận đấu NBA và bao gồm tên đội và điểm số cuối cùng trong phản hồi. Cả hai phiên bản 38 tỷ và 70 tỷ của LLAMA-3 đều có thể sử dụng thành công chức năng bên ngoài và cung cấp thông tin được yêu cầu.

Nhìn chung, kết quả cho thấy LLAMA-3 có khả năng thực hiện tốt trên nhiều nhiệm vụ RAG (Retrieval-Augmented Generation), với phiên bản 70 tỷ tham số thể hiện hiệu suất mạnh mẽ hơn trên tất cả các mặt.

Mô hình LLAMA-3 với 70 tỷ tham số thể hiện sự cải thiện đáng kể về hiệu suất so với phiên bản 38 tỷ tham số. Những khác biệt chính bao gồm:

• Mô hình 70 tỷ cung cấp các bản tóm tắt chi tiết và chính xác hơn về thông tin được đề cập về các công ty như Meta và OpenAI. Nó có thể tổng hợp các điểm chính thay vì chỉ sao chép các câu từ văn bản nguồn.

• Đối với các truy vấn phức tạp hơn có nhiều phần, mô hình 70 tỷ làm tốt hơn trong việc định tuyến truy vấn - nhận dạng chính xác nguồn dữ liệu nào (chỉ mục vector hoặc chỉ mục tóm tắt) là liên quan nhất để trả lời câu hỏi.

• Khi được hỏi về các chủ đề không liên quan đến các chức năng công cụ có sẵn, mô hình 70 tỷ có thể nhận ra điều này và cung cấp một phản hồi suy nghĩ, thay vì cố gắng gọi công cụ không phù hợp như mô hình 38 tỷ.

Nói chung, quy mô tăng của mô hình LLAMA-3 70 tỷ tham số dẫn đến khả năng hiểu và lý luận ngôn ngữ mạnh mẽ hơn đáng kể, cho phép nó xử lý các truy vấn tinh tế và mở hơn một cách hiệu quả hơn. Kích thước mô hình lớn hơn dường như là yếu tố then chốt trong việc cho phép những cải thiện về hiệu suất này.

LLAMA-3 không chính thức hỗ trợ gọi hàm, nhưng API Grok cung cấp một triển khai cho Sử dụng Công cụ, cho phép mô hình ngôn ngữ khai thác các công cụ bên ngoài để trả lời các truy vấn phức tạp.

Các bước chính trong quá trình này là:

1. Định nghĩa Công cụ: Thông điệp hệ thống bao gồm một mô tả chi tiết về công cụ có sẵn, bao gồm các tham số đầu vào và đầu ra của nó. Điều này cho phép mô hình ngôn ngữ xác định công cụ nào sẽ sử dụng cho một truy vấn cụ thể.

2. Lựa chọn Công cụ: Khi người dùng đặt câu hỏi, mô hình ngôn ngữ trước tiên kiểm tra xem nó có cần sử dụng công cụ bên ngoài hay không. Nếu có, nó sẽ chọn công cụ phù hợp dựa trên ngữ cảnh của truy vấn.

3. Gọi Công cụ: Mô hình ngôn ngữ thực hiện một lệnh gọi đến công cụ được chọn, truyền các tham số đầu vào cần thiết. Phản hồi của công cụ sau đó được truyền lại vào mô hình ngôn ngữ.

4. Tạo Phản hồi Cuối cùng: Mô hình ngôn ngữ sử dụng thông tin từ phản hồi của công cụ để tạo ra câu trả lời cuối cùng cho người dùng.

Phương pháp này cho phép LLAMA-3 khai thác các khả năng bên ngoài, chẳng hạn như thực hiện các tính toán phức tạp hoặc truy xuất dữ liệu cụ thể, để cung cấp các phản hồi chính xác và toàn diện hơn cho các truy vấn của người dùng.

Ví dụ được cung cấp minh họa cách LLAMA-3 có thể được tích hợp với API Grok để trả lời các câu hỏi về điểm số trận đấu NBA. Mô hình có thể chọn công cụ phù hợp, gọi hàm "lấy điểm số trận đấu", và sau đó sử dụng thông tin được truy xuất để tạo ra một phản hồi chi tiết cho người dùng.

Nói chung, việc tích hợp LLAMA-3 với các công cụ bên ngoài mở rộng khả năng của mô hình và cho phép nó xử lý một loạt các truy vấn và nhiệm vụ rộng hơn.

Mô hình Lama 3, cả phiên bản 38 tỷ và 70 tỷ, đã thể hiện khả năng ấn tượng trong các nhiệm vụ như định tuyến truy vấn và gọi hàm. Khả năng của mô hình trong việc xác định chính xác kho vector liên quan hoặc chỉ mục tóm tắt dựa trên truy vấn của người dùng thể hiện sự hiểu biết mạnh mẽ về ngữ cảnh và tính liên quan của nó.

Phiên bản 70 tỷ, đặc biệt, đã vượt trội hơn phiên bản 38 tỷ nhỏ hơn trong các truy vấn phức tạp hơn, cung cấp các phản hồi chi tiết và chính xác hơn. Việc triển khai tính năng gọi hàm, sử dụng API Gro, càng nhấn mạnh tính linh hoạt của mô hình và khả năng khai thác các công cụ bên ngoài để tăng cường khả năng của nó.

Nói chung, các mô hình Lama 3 đã chứng minh là những mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ có thể xử lý hiệu quả một loạt các nhiệm vụ. Những hiểu biết thu được từ phân tích này có thể có giá trị cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang làm việc trên các dự án tương tự, khi họ khám phá tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn và các ứng dụng thực tế của chúng.