近日,上海高级算法研究院等机构的研究人员发表了一篇题为"Memory³: Language Modeling with Explicit Memory"的论文,提出了一种新颖的显式记忆机制,用于提升大语言模型(LLM)的性能和效率。本文将对这篇论文的核心思想和技术细节进行详细解读。1. 研究背景与动机近年来,大语言模型(如GPT-3、LLaMA等)在各种自然语言处理任务上取得了惊人的成果。然而,这
原文：https://arxiv.org/pdf/2404.15155.pdf近年来,随着大规模预训练语言模型的蓬勃发展,基于检索的知识问答技术越来越受到学术界和工业界的青睐。其中最具代表性的当属RAG方法。RAG通过将外部知识库集成到语言模型中,对输入的问题进行深入理解、推理,并生成相应的答案,在知识问答领域取得了瞩目的成绩。RAG,全称Retrieval-Augmented Generatio
原文：https://arxiv.org/pdf/2404.10198.pdf引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）因其强大的语言理解和生成能力而备受关注。然而，这些模型在处理特定问题时可能会产生错误信息，即所谓的“幻觉”，这种现象在需要精确事实和数据的任务中尤为危险，比如医疗咨询或法律分析。为了解决这一问题，研究者们提出了检索增强生成（RAG）框架，它通过检索相关信息并将其作为上下文提供给
原文：Understanding Emergent Abilities of Language Models from the Loss Perspective摘要本文从预训练损失的角度重新审视语言模型的涌现能力，挑战了以往以模型大小或训练计算量为标准的观念。通过实验，作者发现预训练损失是预测下游任务性能的关键指标，不同规模的模型在相同预训练损失下展现相似性能。这一新视角为理解语言模型涌现能力提供
论文：Blended RAG: Improving RAG (Retriever-Augmented Generation) Accuracy with Semantic Search and Hybrid Query-Based Retrievers背景动机在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速准确地检索出相关信息，成为了一个重要的研究课题。IBM的研究人员针对这一问题，提出了一种名为“Bl
论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.18058这篇论文介绍了COIG-CQIA这个高质量的中文指令微调数据集，并探讨了如何更好地将模型行为与人类交互相匹配。该数据集收集自各种来源的高质量人类撰写的语料库，包括问答社区、维基百科、考试和现有的NLP数据集等。通过深入评估和分析，作者发现训练在CQIA子集中不同规模的模型可以实现具有竞争力的人类评价以及知识和安全基准测试结果
在人工智能（AI）不断发展的背景下，大型语言模型（LLM）的开发和部署对于塑造各领域的智能应用至关重要。然而，要实现这一潜力，需要严谨且系统的评估过程。在深入探讨评估LLM系统的指标和挑战之前，让我们先考虑一下当前的评估方法。你的评估过程是否类似于在提示列表上运行LLM应用程序，手动检查输出，并尝试根据每个输入来衡量质量这样的重复循环？如果是这样的话，那么现在是时候认识到评估不是一次性的工作，而是
链接：https://arxiv.org/pdf/2404.03302.pdf标题：How Easily do Irrelevant Inputs Skew the Responses of Large Language Models?概述：这篇论文探讨了大型语言模型（LLMs）在处理外部知识库信息时存在的问题。作者构建了一个框架来构造高质量的无关信息，并进行了详细的分析和实验。结果表明，当前的L
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展日新月异，它们在多种任务中展现出了卓越的性能。然而，尽管LLMs在处理问题时表现出色，但它们仍然受限于模型内部知识的存储和更新。为了解决这一问题，研究者们提出了检索增强型大型语言模型（Retrieval-Augmented Large Language Models, LLMs），该模型通过结合外部知识库中的非参数知识，有效提升了问题回答的准确性。但是
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