TriviaQA 是一个现实的基于文本的问答数据集,其中包括从维基百科和网络收集的 662K 文档中的 950K 问答对。该数据集比标准 QA 基准数据集(例如斯坦福问答数据集(SQuAD))更具挑战性,因为问题的答案可能无法通过跨度预测直接获得,并且上下文很长。 TriviaQA 数据集由人工验证和机器生成的 QA 子集组成
KV Fusion的RAG框架 | 这篇论文提出了一种名为Key Value Fusion(KV Fusion)的框架,旨在解决大型语言模型(LLMs)在检索增强生成(RAG)任务中对输入上下文顺序敏感的问题,即“中间迷失”现象。在RAG任务中,模型首先从知识库中提取相关信息,然后结合这些信息生成回答。然而,LLMs对输入上下文中相关信息的位置非常敏感,当...
TriviaQA 是一个现实的基于文本的问答数据集,其中包括从维基百科和网络收集的 662K 文档中的 950K 问答对。该数据集比标准 QA 基准数据集(例如斯坦福问答数据集(SQuAD))更具挑战性,因为问题的答案可能无法通过跨度预测直接获得,并且上下文很长。 TriviaQA 数据集由人工验证和机器生成的 QA 子集组成。