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深度解析RAG大模型知識沖突,清華西湖大學港中文聯合發布

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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深度解析RAG大模型知識沖突,清華西湖大學港中文聯合發布

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原標題:深度解析RAG大模型知識沖突,清華西湖大學港中文聯合發布
關鍵字:模型,知識,沖突,信息,上下文
文章來源:機器之心
內容字數:0字

內容摘要:


AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文章的作者為清華大學交叉信息院二年級碩士生許融武和一年級博士生祁澤涵,他們也是本篇綜述的的主要作者。
隨著人工智能和大型模型技術的迅猛發展,檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)已成為大型語言模型生成文本的一種主要范式。這種技術的代表 —— 檢索增強的大型語言模型(Retrieval-Augmented Large Language Model, RALM)—— 能夠直接利用檢索得到的文檔信息進行內容生成,無需進行額外的訓練,這一優勢使其在工業界得到了廣泛應用,例如 New Bing 搜索引擎。
然而,自 2023 年起,RALM 在處理知識沖突方面面臨的問題逐漸成為研究的焦點。知識沖突不僅嚴重影響了模型在知識


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文章來源:機器之心
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