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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(lián)合發(fā)布
關(guān)鍵字：模型,知識,沖突,信息,上下文
文章來源：機器之心
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內(nèi)容摘要：

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隨著人工智能和大型模型技術(shù)的迅猛發(fā)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(shù)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(nèi)容生成，無需進行額外的訓練，這一優(yōu)勢使其在工業(yè)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
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺