知识库问答—LLM模型求推荐

[zixiaotan21]

问题描述 / Problem Description 进行知识库问答时，本地部署qwen-1.5-7B-chat, qwen-1.5-14B-chat，回答效果不好，使用qwen-1.5-72B-chat 运行又太慢了。

想请教一下各位大佬，有好用的LLM模型推荐不？

[dosubot[bot]]

对于知识库问答的LLM模型选择，除了你已尝试的qwen系列外，还有多种模型可供选择，这些模型可能会在性能和运行速度上更适合你的需求。推荐尝试以下几个模型：

• "internlm2-chat-20b" 来自 internlm 项目。
• "Orion-14B-Chat-Plugin" 来自 OrionStarAI。
• "Yi-34B-Chat" 来自 01-ai。
• "falcon-40b" 来自 tiiuae。
• "agentlm-70b" 来自 THUDM。
• "baichuan2-13b-chat" 来自 baichuan-inc。
• "open_llama_13b" 来自 openlm-research。
• "vicuna-13b-v1.5" 来自 lmsys。
• "mpt-30b" 来自 mosaicml。
• "opt-66b" 和 "opt-iml-max-30b" 来自 Facebook。

为了提高模型的运行速度，可以考虑优化配置设置。例如，通过设置LLM_DEVICE为"auto"或"cuda"（如果有NVIDIA GPU），可以让模型在最佳硬件上运行。此外，调整MAX_TOKENS参数可以根据你的具体需求和硬件能力来优化性能，减少token数量可以加快响应时间。

希望这些建议能帮助你找到适合你需求的LLM模型。

Details

Sources

• [BUG] 如何使用chatchat正确配置opanai LLM models
• 关于如何提高知识库问答的答复质量和准确度，请各位大神有什么好的经验分享一下吧。
• 你好，请教个问题，目前问答回复需要20秒左右，如何提高速度？V10032G服务器。
• [FEATURE] 建议更换默认模型为qwen-chat-7b，以支持更大的上下文token数
• configs/model_config.py.example

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[zixiaotan21]

@dosu

MAX_TOKENS参数如何设置

[dosubot[bot]]

To set the MAX_TOKENS parameter effectively, balancing between response time and answer quality, consider the following:

1. Model and Hardware Limits: Choose a MAX_TOKENS value that your hardware can handle efficiently, especially if using larger models like qwen-1.5-14B-chat. Smaller models or better hardware allow for higher MAX_TOKENS.

2. Response Time vs. Quality:

   • For quicker responses, reduce MAX_TOKENS. This decreases computation but may limit response depth.
   • For more detailed answers, increase MAX_TOKENS. This requires more processing time.

3. Optimization Techniques: Use model optimization strategies like quantization and pruning to improve processing times without greatly affecting quality.

4. Dynamic Adjustment: Implement logic to adjust MAX_TOKENS based on query complexity or system load, optimizing for performance or detail as needed.

5. Monitoring and Adjustments: Continuously monitor performance and adjust MAX_TOKENS based on feedback to find the optimal balance for your application.

Start with a MAX_TOKENS value that aligns with your hardware capabilities and adjust based on performance observations and application needs.

Details

Sources

• configs/model_config.py.example
• server/chat/agent_chat.py
• server/chat/completion.py
• server/chat/chat.py

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[Zephyr69]

这大概率不是模型的问题，是你知识库组成和配置的问题

[zixiaotan21]

这大概率不是模型的问题，是你知识库组成和配置的问题

1. 我的知识库是下面这样的：

# 问题1

## 问题
XXX

## 回答
XXX

#问题2

## 问题
XXX

## 回答
XXX

text splitter 算法用MarkdownHeaderTextsplitter，可以将不同的问答对，QA1，QA2切分为不同的向量。

实际提问问题1的时候，也确实能将答案1 检索出来，但回答的时候，没有完全按照答案1来回答，会加入一些编造的内容，这是我的模型推理能力不足吗？

2. 配置的话，我是用4090显卡去跑的，现在用的模型是qwen-1.5-14B-chat 。

[Zephyr69]

这大概率不是模型的问题，是你知识库组成和配置的问题

1. 我的知识库是下面这样的：

# 问题1

## 问题
XXX

## 回答
XXX

#问题2

## 问题
XXX

## 回答
XXX

text splitter 算法用MarkdownHeaderTextsplitter，可以将不同的问答对，QA1，QA2切分为不同的向量。

实际提问问题1的时候，也确实能将答案1 检索出来，但回答的时候，没有完全按照答案1来回答，会加入一些编造的内容，这是我的模型推理能力不足吗？

2. 配置的话，我是用4090显卡去跑的，现在用的模型是qwen-1.5-14B-chat 。

模型会添加自主成分的话，可以把这种模式下的温度调低，0.01或0.1之类的。

[zixiaotan21]

这大概率不是模型的问题，是你知识库组成和配置的问题

1. 我的知识库是下面这样的：

# 问题1

## 问题
XXX

## 回答
XXX

#问题2

## 问题
XXX

## 回答
XXX

text splitter 算法用MarkdownHeaderTextsplitter，可以将不同的问答对，QA1，QA2切分为不同的向量。 实际提问问题1的时候，也确实能将答案1 检索出来，但回答的时候，没有完全按照答案1来回答，会加入一些编造的内容，这是我的模型推理能力不足吗？

2. 配置的话，我是用4090显卡去跑的，现在用的模型是qwen-1.5-14B-chat 。

模型会添加自主成分的话，可以把这种模式下的温度调低，0.01或0.1之类的。

谢谢建议！确实将temperature调低，效果会稍微好一点~