Données de vérité au sol, génération de récupération (RAG) et métriques d’évaluation des chiffons | par Baran Akın | Mars 2025

L’explosion des modèles d’IA, en particulier dans le traitement du langage naturel (NLP), a conduit à l’évolution d’architectures plus sophistiquées. Une telle architecture est GÉNÉRATION AUGURATIVE (RAG)qui combine des techniques basées sur la récupération avec des modèles d’IA génératifs pour améliorer la précision, la fiabilité et la pertinence contextuelle.

Cependant, assurer l’efficacité des modèles de chiffon nécessite une qualité de haute qualité Données de vérité au sol et bien défini mesures d’évaluation. Dans cet article, nous explorerons le concept de données de vérité au sol, les principes de travail du chiffon et les mesures clés utilisées pour évaluer les systèmes basés sur le chiffon.

Définition

Les données de vérité au sol font référence données précises, validées et fiables Utilisé comme référence pour former, tester et évaluer les modèles d’apprentissage automatique. Il est souvent collecté à partir de sources du monde réel, d’annotations d’experts ou d’ensembles de données étiquetés.

Importance des données de vérité au sol dans l’IA

1. Formation modèle: Aide les modèles d’IA à apprendre des exemples corrects de haute qualité.
2. Évaluation et validation: Utilisé comme référence pour mesurer les performances du modèle.
3. Analyse des erreurs: Permet le débogage des erreurs de modèle en comparant les prédictions aux vrais valeurs.
4. Détection de biais: Identifie les biais dans…