Self-RAG

Self-RAG — метод, при котором языковая модель сначала генерирует черновик, затем проверяет его специальными токенами размышления (оценивает фактологичность, полезность, необходимость внешних данных) и при необходимости переписывает. Проще говоря, модель выступает строгим редактором собственного текста.

Зачем это нужно? Обычные модели часто уверенно выдают выдумки. Self-RAG снижает этот эффект за счёт встроенной самопроверки. Это критично для медицины, юриспруденции, образования и аналитики, где ошибка дорого стоит. Система может честно признать нехватку информации и затем дополнить ответ.

Как работает интуитивно: модель пишет текст абзацами, после каждого включается внутренний контролёр: «Точно ли это? Есть ли подтверждение? Насколько важно?» Если оценка плохая — модель возвращается, переписывает или ищет в документах. Ответ собирается через цикл «попробуй — оцени — исправь». Все оценки делает сама модель, поэтому метод называют самоотражающим.

Пример: пациент спрашивает у медчат-бота о побочных эффектах препарата. Обычная модель могла бы пропустить редкие. Self-RAG генерирует токен «нужен поиск», запрашивает инструкцию, сверяет список и добавляет недостающее. Затем оценивает полезность и выдаёт проверенный ответ.

Итог: Self-RAG делает модели честнее и надёжнее, не требуя сложной инфраструктуры. Он учит сомневаться и исправлять себя, снижая самоуверенность ИИ в задачах, где вымысел недопустим.