在读硕士,研究LLM知识,推理和跨语言 简介KNN的检索可能会检索出噪音。而Adaptive kNN-MT仅使用检索到的结果来动态估计λ。而Confidence-enhanced kNN-MT额外使用了NMT模型预测的置信度来校准λ的计… 阅读全文 赞同 4 添加评论 分享
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检索增强模型。在自然语言处理领域,检索增强生成(RAG)已被证明是一种通过利用外部结构化数据来增强大型语言模型(LLM)的富有前景的技术。RAG的动态特性促进了知识的持续更新,使模型能够无缝地融合特定领域的信 息。这对于知识密集型任务特别有益(Lewis等人,2020;Wang等人,2022;Khandelwal等人,2019;Shi等人,2023;Petroni...
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您还可以使用LLM来生成评估数据集并检查系统的执行情况。 准确性的提高是主观的,取决于查询的质量,即查询的上下文丰富程度、嵌入的质量和/或消费搜索的用户类型。为了更好地理解这一点,让我们考虑两种终端用户: 一般用户想要了解你的产品和服务的一些事实:在这种情况下,上述系统会做得很好,因为问题简单,直观,在上下文...
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While some vector search applications may “need” a guarantee of 100% recall accuracy, in practice thevector embeddingalgorithms and LLM training limitations end up being the constraining factor in application accuracy and general performance.
Was ist der Zweck von KNN? Verwandte Begriffe Automatisierung Large Language Model (LLM) Prompt-basiertes Lernen Chatbot ChatGPT OpenAI Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Autonomes Fahrzeug Autonomer Roboter Deep Learning Datensatz Maschinelles Lernen (ML)...
近来,NLP 研究的趋势是建立越来越大的模型。虽然这一趋势引发了 LLM 革命,但对于文本分类这样的简单问题来说,运行如此庞大的模型实在是矫枉过正。 ACL论文提出了一种更简单的方法,它与最先进的模型一样好用,而且不需要昂贵的训练过程,也不需要运行它的专用硬件。
While some vector search applications may “need” a guarantee of 100% recall accuracy, in practice thevector embeddingalgorithms and LLM training limitations end up being the constraining factor in application accuracy and general performance.