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%

AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀
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%
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…
原文鏈接:點(diǎn)此閱讀原文: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%
聯(lián)系作者
文章來源:新智元
作者微信:AI_era
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。

粵公網(wǎng)安備 44011502001135號