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原標(biāo)題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：大模型RAG新寵！浙江大學(xué)發(fā)布自反饋檢索增強(qiáng)方法
關(guān)鍵字：模型,問題,模塊,分解,知識(shí)
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：7307字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果
引言：探索知識(shí)檢索增強(qiáng)新篇章在人工智能領(lǐng)域，大語言模型（LLMs）憑借其在多種任務(wù)上的卓越表現(xiàn)而備受矚目。然而，這些模型在知識(shí)存儲(chǔ)和更新方面仍面臨挑戰(zhàn)，尤其是在處理開放領(lǐng)域問題時(shí)。傳統(tǒng)的知識(shí)檢索增強(qiáng)（RAG）方法通過整合外部知識(shí)來解決這一問題，但如果檢索到的文本不相關(guān)，可能會(huì)削弱模型的性能。為了克服這些限制，本研究提出了一種新的框架——檢索增強(qiáng)迭代自反饋（RA-ISF），通過迭代處理問題，結(jié)合自知識(shí)模塊、文本相關(guān)性模塊和問題分解模塊，以提高模型的問題解決能力。
論文標(biāo)題：RA-ISF: Learning to Answer and Understand from Retrieval Augmentation via Iterative Self-Feedback
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2403.06840.pdf
RA-ISF框架介紹1. RA-ISF三個(gè)子模塊功能
自知識(shí)模塊（Mknow）：判斷當(dāng)前問題是否可以僅憑模型自身的知識(shí)解答。
文本相關(guān)性模塊（Mrel）：評(píng)估檢索到的每個(gè)段落與問題的相關(guān)性，并將相關(guān)段落整合到提

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報(bào)道深度。