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 论文详解 Anooyman 南京理工大学 计算机技术硕士1 人赞同了该文章 目录 收起 相关工作 RAG Concurrent RAG work/并行 RAG 工作 在训练和生成阶段引入 critics Reflection token 定义 训练流程 Training critic 模型 训练生成模型 推理流程 Tree-decoding with critique tokens 实验结果 对比实验 ...
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...
该论文建议在特定任务示例数据(task examples)上训练目标语言模型。然后使用离线但是批判模型对这些数据进行增强(使用 reflection tokens),与 RLHF 相比,训练成本大大降低。此外,self-RAG 中的 reflection tokens 使得在推理阶段的内容生成可控,而 RLHF 专注于在训练期间与人类的偏好对齐。不过,论文中没有包含任何与 ...
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...
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...
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。
论文介绍了 SELF-RAG 模型如何在推理阶段生成反思tokens,这使得它能够自我评估其输出。这一功能使 SELF-RAG 能够在推理阶段进行控制,从而根据不同的任务需求调整其行为。 2.3.1 基于阈值的自适应检索(Adaptive retrieval with threshold) (1)SELF-RAG 可以动态决定何时检索文本段落,这是通过预测 Retrieve 来完成的。
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。