RAG+GPT-4 Turbo让模型性能飙升！更长上下文不是终局，「大海捞针」实验成本仅4%

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原标题：RAG+GPT-4 Turbo让模型性能飙升！更长上下文不是终局，「大海捞针」实验成本仅4%

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文章来源：新智元

内容字数：5744字

内容摘要：新智元报道编辑：桃子【新智元导读】RAG或许就是大模型能力飙升下一个未来。RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能。这是最新的「大海捞针」实验得出的结论。在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。也就是LLM需要按照不同的使用情况，针对数据集、用户、使用案例，甚至包括针对特定调用，生成完全不同的响应。这通常是通过 3 种基本技术中的一种来实现的：1. 上下文窗口填充（Context-window stuffing）2. RAG（检索增强生成）3. 微调正如实践者所知，与炒作相反（「在您的数据上训练的 GPT……！」），主要是使用上下文窗口填充和 RAG（而不是微调）来专门化 LLM 的响应。作者Atai Barkai最近在CopilotKit中添加了一个新的面向文档的react hook，专门用于容纳（可…

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。