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原标题:今日arXiv最热NLP大模型论文:大模型RAG新宠!浙江大学发布自反馈检索增强方法
关键字:模型,问题,模块,分解,知识
文章来源:夕小瑶科技说
内容字数:7307字
内容摘要:
夕小瑶科技说 原创作者 | 芒果
引言:探索知识检索增强新篇章在人工智能领域,大语言模型(LLMs)凭借其在多种任务上的卓越表现而备受瞩目。然而,这些模型在知识存储和更新方面仍面临挑战,尤其是在处理开放领域问题时。传统的知识检索增强(RAG)方法通过整合外部知识来解决这一问题,但如果检索到的文本不相关,可能会削弱模型的性能。为了克服这些限制,本研究提出了一种新的框架——检索增强迭代自反馈(RA-ISF),通过迭代处理问题,结合自知识模块、文本相关性模块和问题分解模块,以提高模型的问题解决能力。
论文标题:RA-ISF: Learning to Answer and Understand from Retrieval Augmentation via Iterative Self-Feedback
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2403.06840.pdf
RA-ISF框架介绍1. RA-ISF三个子模块功能
自知识模块(Mknow):判断当前问题是否可以仅凭模型自身的知识解答。
文本相关性模块(Mrel):评估检索到的每个段落与问题的相关性,并将相关段落整合到提
原文链接:今日arXiv最热NLP大模型论文:大模型RAG新宠!浙江大学发布自反馈检索增强方法
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文章来源:夕小瑶科技说
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作者简介:更快的AI前沿,更深的行业洞见。聚集25万AI一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂,兼备行业嗅觉与报道深度。
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