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原標題:中科院發布大模型想象增強法IAG,無需外部資源,想想就能變強
關鍵字:方法,知識,模型,性能,上下文
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數:9418字
內容摘要:
夕小瑤科技說 原創作者 | 松果
引言:探索知識增強的新方法在人工智能領域,尤其是自然語言處理(NLP)的子領域——問答系統(QA)中,知識的獲取和利用一直是推動技術進步的核心問題。近年來,大語言模型(LLMs)在各種任務中展現出了驚人的能力,但它們在處理知識密集型任務時仍然存在局限性。為了解決這一問題,研究者們提出了多種知識增強方法,如檢索增強生成(Retrieval-Augmented-Generation, RAG)和生成增強生成(Generation-Augmented-Generation, GAG)。然而,這些方法不僅依賴外部資源,而且需要將顯式文檔整合到上下文中,導致更長的上下文和更多的資源消耗。
最新的研究表明,LLMs內部已經建模了豐富的知識,只是這些知識沒有被有效地觸發或激活。受此啟發,研究者提出了一種新的知識增強框架——想象增強生成(Imagination-Augmented-Generation, IAG),它模擬人類在回答問題時,僅通過想象來彌補知識缺陷的能力,而不依賴外部資源。在IAG的指導下,研究者提出了一種問答方法——想象豐富上下文的方法(IMcQA),
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文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內外機構投資人,互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作:zym5189