检索增强生成(RAG)是减轻大型语言模型(LLM)幻觉的一种有前途的方法。然而,现有研究缺乏对检索增强生成对不同大型语言模型的影响的严格评估,这使得识别RAG对不同LLM的潜在能力瓶颈具有挑战性。 《Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation》这一工作系统地研究了检索增强生成对大型语言模型的影...
检索增强生成(RAG)是减轻大型语言模型(LLM)幻觉的一种有前途的方法。然而,现有研究缺乏对检索增强生成对不同大型语言模型的影响的严格评估,这使得识别RAG对不同LLM的潜在能力瓶颈具有挑战性。