Was bedeutet "RET"?
Inhaltsverzeichnis
Der RET-Token ist ein spezielles Zeichen, das von großen Sprachmodellen (LLMs) verwendet wird, um zu signalisieren, wenn sie sich bei einer Antwort unsicher sind. Wenn das Modell diesen Token generiert, zeigt das, dass es vielleicht zusätzliche Informationen braucht, um eine korrekte Antwort zu geben.
Zweck von RET
Der Hauptzweck des RET-Tokens ist, wie LLMs mit Fragen umgehen, zu verbessern. Statt zu versuchen, eine Antwort zu raten, die sie nicht wissen, können LLMs diesen Token nutzen, um zu zeigen, dass sie mehr Kontext brauchen. Das hilft, genauere Antworten zu geben, besonders wenn die Frage seltener oder komplizierter ist.
Wie es funktioniert
Wenn ein LLM auf eine Frage stößt, überprüft es zuerst, ob es die Antwort basierend auf seinem Training kennt. Wenn es sich unsicher fühlt, erzeugt es den RET-Token. Das sagt dem System, dass es möglicherweise Informationen aus einer externen Quelle oder Datenbank abrufen muss, um eine bessere Antwort zu geben. Durch die Verwendung des RET-Tokens wird das Modell effektiver darin, Fragen zu beantworten, bei denen es an Wissen fehlt.
Vorteile der Verwendung von RET
Die Verwendung des RET-Tokens hilft, die Gesamtleistung von Sprachmodellen zu verbessern. Es ermöglicht ihnen, ehrlicher über ihr Wissen zu sein und verringert die Wahrscheinlichkeit, falsche Antworten zu geben. Das führt zu besseren Nutzererfahrungen, da die Leute zuverlässigere Informationen erhalten, wenn sie Fragen stellen.