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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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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