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...
通过高效提取文本证据增强RAG能力 | 这篇论文介绍了一个名为LLMQuoter的模型,旨在通过高效提取关键文本证据来增强检索增强生成(RAG)的能力。LLMQuoter基于LLaMA-3B架构,采用“先引用,再回答”的策略,通过知识蒸馏从高性能教师模型中学习,并利用低秩适应(LoRA)技术在HotpotQA数据集的子集上进行微调。这种方法改变了传统的...
RAFT训练模型时,会同时考虑“预言者”文档(包含答案信息)和“干扰者”文档(不包含答案信息)。这种方法迫使模型在训练时不仅要从文档中提取信息,还要学会识别和忽略无关内容。实验结果表明,RAFT在PubMed、HotpotQA和Goril +2 发布于 2024-10-21 09:58・IP 属地北京 ...