3.1 Self-Rag概述 3.2 Self-RAG流程 3.3 相关实验 3.4 实验分析 一. 背景 检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG), 是一个为大模型提供外部知识源的策略,使得大模型具备从指定的知识库中进行检索,并结合上下文信息,生成相对高质量的回复内容,减少模型幻觉问题。 1.1 示例场景 参考我们做的
SELF-RAG在多种任务上显著优于其他先进的LLMs和检索增强模型。 在开放领域QA、推理和事实验证任务上,SELF-RAG表现优于ChatGPT和检索增强的Llama2-chat。 对于long-from生成在内的六项任务上的实验结果显示,SELF-RAG在提高事实性和引文准确性方面有显著进步。 2. Self-RAG 核心算法 SELF-RAG是一个增强语言模型质...
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...
Self-RAG的基本工作原理并不复杂。其最大的不同之处在于:Self-RAG通过在模型层面的微调,让大模型本身直接具备了判断按需检索与自我评判的能力,并进而通过与应用层的配合,达到提升生成准确性与质量的问题。 让我们一步步的来认识Self-RAG的不同。 Self-RAG的基本流程 Self-RAG的基本工作流程用这张图简单说明: 1....
全新Self-RAG框架亮相,自适应检索增强助力超越ChatGPT与Llama2,提升事实性与引用准确性 1. 基本思想 大型语言模型(LLMs)具有出色的能力,但由于完全依赖其内部的参数化知识,它们经常产生包含事实错误的回答,尤其在长尾知识中。 为了解决这一问题,之前的研究人员提出了检索增强生成(RAG),它通过检索相关知识来增强 LMs ...
构建Self-RAG应用 基于上面测试的微调模型(selfrag_llama2_7b)来简单构造一个上层应用,用来实现如下的完整RAG Flow: 有了前面的模型基础,这个应用实现本身并不复杂。其中相对复杂的部分是如何对多个增强生成的响应结果进行评分,从而选择“最优解”。这个评分算法在上一篇中已经介绍过:借助LLM输出中的一个特殊信息 --...
Self-RAG 概述 Self-RAG是一种新的 RAG 方法,它利用经过训练的LLM(大型语言模型)进行检索、生成和评估任务,以提高生成结果的准确性和质量。 研究团队通过实验证明,Self-RAG 在开放领域问答、推理和事实验证任务中表现非常好。 它在基础RAG模型的基础上,优于商业模型如ChatGPT和开源模型如Llama2 ...
Self-RAG的全称是Self-Supervised Representation Aggregation for Information Retrieval。作为一种新型的检索增强方法,Self-RAG旨在通过自监督学习来提高信息检索的性能。通过在大量无标签数据上进行预训练,Self-RAG能够学习到更加丰富和多样的语言表示,从而在检索任务中获得更好的效果。相比于传统的检索增强方法,Self-RAG...
为了解决这些问题,我们提出了一种全新的自适应检索增强框架——Self-RAG。Self-RAG框架的核心思想是通过引入自适应学习策略,使模型能够根据不同的输入和任务动态调整自身的行为。这种自适应能力使得Self-RAG在处理复杂和多变的语言环境时具有更强的鲁棒性。首先,Self-RAG利用预训练的语言模型来生成高质量的候选响应集合...
Self-RAG框架给LLM+检索增强任务提供了一种新的结合方式——在生成过程中加入可以多维、更细粒度的控制与评价标签,让LLM对检索的内容的利用,以及利用效果有了更直接的操作。 大语言模型具有显著的能力,但它们常常因为仅依赖于其参数化知识而产生包含事实错误的响应。传统的检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, ...