Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist integraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz und ermöglicht eine nahtlose Kommunikation zwischen Menschen und Computern. Dieses interdisziplinäre Feld vereint Linguistik, Informatik und Mathematik und erleichtert automatische Übersetzungen, Textkategorisierungen und Sentimentanalysen. Traditionelle NLP-Methoden wie CNN, RNN und LSTM haben sich weiterentwickelt und nutzen nun Transformer-Architekturen sowie große Sprachmodelle (LLMs) wie die GPT- und BERT-Familien, um bedeutende Fortschritte in diesem Bereich zu erzielen.
LLMs stehen jedoch vor Herausforderungen wie Halluzinationen und dem Bedarf an domänenspezifischem Wissen. Forscher der East China University of Science and Technology und der Peking University haben integrierte abrufaugmentierte Ansätze für Sprachmodelle untersucht. Abrufaugmentierte Sprachmodelle (RALMs), wie beispielsweise abrufaugmentierte Generierung (RAG) und abrufaugmentiertes Verständnis (RAU), verbessern NLP-Aufgaben, indem externe Abrufinformationen zur Verfeinerung der Ausgabe eingebunden werden. Dadurch wird ihr Anwendungsbereich auf Übersetzungen, Dialoggenerierung und wissensbasierte Anwendungen erweitert.
RALMs verfeinern die Ausgaben von Sprachmodellen mithilfe abgerufener Informationen, die in sequentielle Einzelinteraktion, sequentielle Mehrfachinteraktion und parallele Interaktion unterteilt sind. Abrufer spielen eine zentrale Rolle bei RALMs, wobei unterschiedliche Abrufmethoden wie Sparse, Dense, Internet und Hybrid die Fähigkeiten von RALMs verbessern. Jedoch erfordern solche Erweiterungen eine Optimierung der Qualität und der zeitlichen Abläufe, um sicherzustellen, dass relevante Dokumente korrekt abgerufen und verwendet werden.
Zusammenfassend zeigen RAG und RAU, wie RALMs die natürliche Sprachgenerierung und das Verständnis erheblich verbessern können, wodurch vielfältige NLP-Aufgaben wie maschinelle Übersetzungen, Dialoggenerierung und Textzusammenfassungen effizienter bewältigt werden können. Die Forschung in diesem Bereich bietet vielversprechende Möglichkeiten, um die Verarbeitung natürlicher Sprache weiter zu verbessern.