论文的主要内容是介绍了一种名为SELF-RAG的框架,这是一种自我反思式的RAG方法,旨在提高LLM的生成质量和事实准确性。这个框架训练一个任意的LLM以适应性地检索文本段落,并在检索的过程中生成和反思检索到的段落及其自身的生成内容,使用特殊的反思token(reflection tokens)。 *本文只摘译精华部分,需要了解全文的请至文...
论文: https://arxiv.org/pdf/2310.11511.pdfarxiv.org/pdf/2310.11511.pdf code: https://github.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/rag/langgraph_self_rag.ipynb?ref=blog.langchain.devgithub.com/langchain-ai/langgraph/blob/main/examples/rag/langgraph_self_rag.ipynb?ref=bl...
Self-RAG训练。为了训练一个Self-RAG模型,论文作者首先在一个由GPT-4生成的合成数据集上训练一个Critic模型,该模型展示了如何将反思标记插入LLM的正常回复中。然后,使用这个Critic模型以离线方式为Self-RAG生成训练数据,通过向LLM的回复中添加Critic标记。接下来,可以使用一个类似LLaMA的模型作为起点,对这些数据进行端到...
详解Self-Attention的实现和训练过程,细节到每个运算。Notebook链接:https://colab.research.google.com/drive/1d7qfwr32lkq3hZEZ1jNaIJ7Rz8zLNkfl, 视频播放量 2012、弹幕量 2、点赞数 99、投硬币枚数 56、收藏人数 302、转发人数 22, 视频作者 青红皂白熊, 作者简介 AI
长上下文LLMs:比较了RAG和长上下文LLMs,发现长上下文LLMs在平均性能上优于RAG,而RAG的成本显著较低。提出了Self-Route,利用自我反思将查询路由到RAG或LC;报告称Self-Route显著降低了计算成本,同时保持了与LC相当的性能。https://t.co/bgNFQQI3pF - LazyLLM:引入了一种新颖的用于高效长上下文LLM推理的动态标记...
同济大佬三小时讲透微调、量化、部署、应用模块,全程大白话讲解主打一个通俗易懂! 【2024秋】新鲜出炉,刚刚结课的深度学习应用教程,涵盖机器学习,深度学习、神经网络、NLP、LLM、注意力机制、Transformer、Bert、RAG等 AI新沸点:大模型结合小模型,来看最新结合方法和研究进展,附源码 强推!不愧是全网最详细的【...
总之本文提出了一个通过按需和自我反思检索来增强 LLM 的质量和真实性的新框架。SELF-RAG通过在原始词汇表新添加的特殊token预测下一个token来进行训练。 论文题目:《REPLUG: Retrieval-Augmented Black-Box Language Models》 source:2301.12652.pdf (arxiv.org) ...
简介Self-RAG: Learning To Retrieve, Generate, And Critique Through Self-Reflection论文作者:Akari Asai, Zeqiu Wu, Yizhong Wang, Avirup Sil, Hannaneh Hajishirzi 论文链接:https://arxiv.org/abs/2310.…
一、Self-RAG实施步骤 根据上图,可以分为两部分:RAG 和 Self-RAG,我们分别来看一下: 1.1 常规方法 RAG Retrieval-Augmented Generation (RAG) Step 1: 基于一个特定的提示(例如:“How did US states get their names?”)从数据源中检索K个文档。
RQ-RAG:准确率优于GPT3.5的小模型RAG策略,性能比Self-RAG还要好 | RAG太卷了 发布时间:2024 年 03 月 31 日 RAG 问答系统 信息检索 摘要 大型语言模型(LLMs)虽然能力出众,但有时会产生偏差或幻想的答复。这一问题主要因为它们依赖于庞大的预训练数据集,在面对陌生情境时容易出错。为了克服这些难题,检索增强生...