中科院發(fā)布大模型想象增強(qiáng)法IAG，無(wú)需外部資源，想想就能變強(qiáng)

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原標(biāo)題：中科院發(fā)布大模型想象增強(qiáng)法IAG，無(wú)需外部資源，想想就能變強(qiáng)
關(guān)鍵字：方法,知識(shí),模型,性能,上下文
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
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夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | 松果
引言：探索知識(shí)增強(qiáng)的新方法在人工智能領(lǐng)域，尤其是自然語(yǔ)言處理（NLP）的子領(lǐng)域——問(wèn)答系統(tǒng)（QA）中，知識(shí)的獲取和利用一直是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的核心問(wèn)題。近年來(lái)，大語(yǔ)言模型（LLMs）在各種任務(wù)中展現(xiàn)出了驚人的能力，但它們?cè)谔幚碇R(shí)密集型任務(wù)時(shí)仍然存在局限性。為了解決這一問(wèn)題，研究者們提出了多種知識(shí)增強(qiáng)方法，如檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented-Generation, RAG）和生成增強(qiáng)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(dǎo)致更長(zhǎng)的上下文和更多的資源消耗。
最新的研究表明，LLMs內(nèi)部已經(jīng)建模了豐富的知識(shí)，只是這些知識(shí)沒(méi)有被有效地觸發(fā)或激活。受此啟發(fā)，研究者提出了一種新的知識(shí)增強(qiáng)框架——想象增強(qiáng)生成（Imagination-Augmented-Generation, IAG），它模擬人類在回答問(wèn)題時(shí)，僅通過(guò)想象來(lái)彌補(bǔ)知識(shí)缺陷的能力，而不依賴外部資源。在IAG的指導(dǎo)下，研究者提出了一種問(wèn)答方法——想象豐富上下文的方法（IMcQA），

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作者簡(jiǎn)介：專業(yè)、有趣、深度價(jià)值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬(wàn)AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺(jué)和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189