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原標(biāo)題：RAG+GPT-4 Turbo讓模型性能飆升！更長上下文不是終局，「大海撈針」實(shí)驗(yàn)成本僅4%

關(guān)鍵字：上下文,成本,窗口,作者,性能

文章來源：新智元

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5744字

內(nèi)容摘要：新智元報(bào)道編輯：桃子【新智元導(dǎo)讀】RAG或許就是大模型能力飆升下一個(gè)未來。RAG+GPT-4，4%的成本，便可擁有卓越的性能。這是最新的「大海撈針」實(shí)驗(yàn)得出的結(jié)論。在產(chǎn)品中使用LLM的下一階段，重點(diǎn)是讓它們生成的響應(yīng)/回復(fù)更加「超前高速化」(hyper-specific)。也就是LLM需要按照不同的使用情況，針對數(shù)據(jù)集、用戶、使用案例，甚至包括針對特定調(diào)用，生成完全不同的響應(yīng)。這通常是通過 3 種基本技術(shù)中的一種來實(shí)現(xiàn)的：1. 上下文窗口填充（Context-window stuffing）2. RAG（檢索增強(qiáng)生成）3. 微調(diào)正如實(shí)踐者所知，與炒作相反（「在您的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的 GPT……！」），主要是使用上下文窗口填充和 RAG（而不是微調(diào)）來專門化 LLM 的響應(yīng)。作者Atai Barkai最近在CopilotKit中添加了一個(gè)新的面向文檔的react hook，專門用于容納（可…

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動(dòng)中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國新智能時(shí)代。