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原标题:2024KDD挑战任务,GPT-4仅得40分,Meta发布最新RAG评价基准
关键字:问题,答案,报告,图谱,任务
文章来源:夕小瑶科技说
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内容摘要:
夕小瑶科技说 原创作者 | Axe_越众所周知,“要想富,先修路”,经常挖路的同学应该知道,要想修好一条路,首先就必须搞清楚关于道路质量的统一验收标准,否则,“我怎么知道我这条路能不能走通呢”?
对于AI领域来说,也同样如此。
还记得一年多以前,当第一批吃螃蟹的大佬们将检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,RAG)与LLM结合之后,由于补齐了LLM知识不足的短板,LLM立刻在各个领域的应用方面都迸发出了更大的潜力。
如今,RAG的范式已不再局限于将外部知识作为上下文补充的最传统范式,各种“联合训练”,“自我反思”,“前瞻性主动检索”方案百花齐放。然而时至今日,对于RAG对LLM的增强效果到底怎么样,仍然缺乏一个统一的验收标准。
为填补这一空缺,Meta最近发布了一套RAG评测基准,或许出乎大家的意料,哪怕是被大家公认最强的GPT-4在加上RAG之后,也仅仅只能勉强飘过40分(看了很多遍确认是百分制)!在LLM+RAG这条道路上,实际上我们还有太多值得继续探索和优化的事情。
论文标题:CRAG – Comprehensive RAG Benchmar
原文链接:2024KDD挑战任务,GPT-4仅得40分,Meta发布最新RAG评价基准
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文章来源:夕小瑶科技说
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作者简介:专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员,覆盖500多家海内外机构投资人,互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂,兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作:zym5189