LLMQuoter:提升RAG的能力 | 这篇论文介绍了一个名为LLMQuoter的模型,旨在增强检索增强生成(RAG)的能力。LLMQuoter基于LLaMA-3B架构,通过低秩适应(LoRA)技术在HotpotQA数据集的15000样本子集上微调,采用“先引用后回答”的策略,从大量文本中提取关键引用供推理模型使用,以降低认知负担和计算开销,提高准确率。该模型利用...
最近发布的DeepSeek-R1展示了强化学习(RL)在增强大型语言模型(LLM)的一般推理能力方面的巨大潜力。DeepSeek-R1 和其他后续工作主要侧重于将 RL 应用于竞争性编码和数学问题,而在这项工作中,Meta 团队则介绍了 SWE-RL,这是第一种为现实世界软件工程扩展基于 RL 的 LLM 推理的方法。SWE-RL 利用基于规则的轻量级...
- 微调多模态语言模型(MLM)在图像-文本数据过滤方面优于现有的CLIPScore方法,能够提供更精细的评分和更高的数据质量 . - 研究提出了四个多样的质量评估指标:图像文本匹配(ITM)、物体细节符合度(ODF)、文本质量(CTQ)和语义理解(SU). -与CLIPScore相比,使用MLM过滤的数据在多个基础模型(如CLIP和BLIP-2)以及不同...