今日arXiv最熱NLP大模型論文：大模型RAG新寵！浙江大學發布自反饋檢索增強方法

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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：大模型RAG新寵！浙江大學發布自反饋檢索增強方法
關鍵字：模型,問題,模塊,分解,知識
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：7307字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 芒果
引言：探索知識檢索增強新篇章在人工智能領域，大語言模型（LLMs）憑借其在多種任務上的卓越表現而備受矚目。然而，這些模型在知識存儲和更新方面仍面臨挑戰，尤其是在處理開放領域問題時。傳統的知識檢索增強（RAG）方法通過整合外部知識來解決這一問題，但如果檢索到的文本不相關，可能會削弱模型的性能。為了克服這些限制，本研究提出了一種新的框架——檢索增強迭代自反饋（RA-ISF），通過迭代處理問題，結合自知識模塊、文本相關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三個子模塊功能
自知識模塊（Mknow）：判斷當前問題是否可以僅憑模型自身的知識解答。
文本相關性模塊（Mrel）：評估檢索到的每個段落與問題的相關性，并將相關段落整合到提

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。