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...
论文分享|RAG理论-第一篇-概述 BrownSearch SelfRAG 论文精读---RAG方向 SELF-RAG: LEARNING TO RETRIEVE, GENERATE, AND CRITIQUE THROUGH SELF-REFLECTION 原文链接: [2310.11511] Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Refle… 安然浅兮 【Few shot object detection】Feature Rewe...
Self-RAG 框架:更精准的信息检索与生成 :Self-RAG:Learning to Retrieve,Generate,and Critique through Self-Reflection2.论文团队:UniversityofWashington3.论文链接:https://arxiv.org/abs2310.115114.github:https://github.com/AkariAsai/self-rag.git 简介 1.1 背景 尽管LLM(大型语言模型)的模型和数据规模不断...
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...
Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through Self-Reflection http://t.cn/A6Wbt3RV 论文介绍了一种名为 Self-RAG 的新框架,通过自我反思来提高语言模型的质量和真实性。现有的大型语言模...
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端的训练,通过...
论文简要 : 本研究提出了一种名为SELF-RAG的新框架,通过检索和自我反思来提高大型语言模型的质量和真实性。实验证明,SELF-RAG在多个任务上显著优于现有模型,并在长篇生成中改善了真实性和引用准确性。 背景信息: 论文背景: 尽管大型语言模型具有出色的能力,但由于完全依赖其参数化知识,常常会产生包含事实错误的回答...
一篇名为《SELF-RAG: LEARNING TO RETRIEVE, GENERATE, AND CRITIQUE THROUGH SELF-REFLECTION》的论文提出了一个创新解决方案——SELF-RAG框架,旨在通过自我反思和检索增强来提高语言模型的生成质量和事实准确性。本文将深入探讨SELF-RAG框架的工作原理及其优势。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2310.11511 项目主页:https://selfrag.github.io/ 该工作引入了自我反思检索增强生成(SELF-RAG),通过按需检索和自我反思来提高LLM的生成质量,包括其事实准确性,而不损害其通用性。以端到端方式训练任意LLM,使其学会在任务输入时,通过生成任务输出和间歇性特殊标记(即反思标记)来反...
论文:https://arxiv.org/abs/2310.11511 发布:2023.10 现有问题:LLM的事实不准确性 LLM经常产生幻觉,特别是在长尾情况下,它们的知识变得过时,并且缺乏归因。 检索增强生成是否是万能药? 传统RAG可以无差别地检索和合并一定数量的检索段落,无论检索是否必要或段落是否相关,都可能导致无用的生成。