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原標(biāo)題：RAG與Long-Context之爭—沒必要爭
關(guān)鍵字：模型,報(bào)告,騰訊,長度,文本
文章來源：算法邦
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5343字

內(nèi)容摘要：

智猩猩與智東西將于4月18-19日在北京共同舉辦2024中國生成式AI大會(huì)，阿里巴巴通義千問大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人周暢，「清華系Sora」生數(shù)科技CEO唐家渝，云天勵(lì)飛“云天天書”大模型技術(shù)負(fù)責(zé)人余曉填，Open-Sora開發(fā)團(tuán)隊(duì)潞晨科技創(chuàng)始人尤洋，鴻博股份副總裁、英博數(shù)科CEO周韡韡，優(yōu)必選研究院執(zhí)行院長焦繼超，科大訊飛人形機(jī)器人首席科學(xué)家季超，騰訊研究科學(xué)家張馳等20+位嘉賓已確認(rèn)帶來演講和報(bào)告，歡迎報(bào)名。隨著大模型可以支持的上下文(Context)長度越來越長，網(wǎng)上（好幾個(gè)群里都在聊這個(gè)話題，也來聊幾句）竟然出現(xiàn)了RAG與Long-Context之爭，是真沒必要。。。主要是兩者不沖突，并不是非A即B、非B即A的關(guān)系。
個(gè)人觀點(diǎn)：如果類比做檢索系統(tǒng)的話，RAG應(yīng)該算作粗排，而Long-Context可以算是精排。RAG的本質(zhì)是通過用戶問題從數(shù)據(jù)庫/知識(shí)庫中找到相關(guān)片段內(nèi)容，再利用大模型查找或總結(jié)出答案。Long-Context的本質(zhì)是將所有文本內(nèi)容全部灌入到大模型中，用戶問一個(gè)問題，再利用大模型查找或總結(jié)出答案。
本質(zhì)區(qū)別在于外部知識(shí)如何給到大模型，以及給多少到大模型。
這也是大家的所“

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文章來源：算法邦
作者微信：allplusai
作者簡介：智猩猩矩陣賬號(hào)之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統(tǒng)思考。