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FIT-RAG：利用事实信息和大模型偏好来增强输出、减少Token浪费的新颖RAG框架
网友分享 • 数栈君 发表了文章 • 0 个评论 • 1132 次浏览 • 2024-04-01 23:33
由于大型语言模型（LLMs）拥有极其庞大的参数数量，为了更新长尾或过时知识而对其进行微调在许多应用中是不切实际的。为了避免微调，可以将LLM视为一个黑盒（即，冻结LLM的参数），并通过检索增强生成（RAG）系统来增强它，这就是所谓的黑盒RAG。最近，黑盒RAG... ...查看全部
FIT-RAG：利用事实信息和大模型偏好来增强输出、减少Token浪费的新颖RAG框架
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由于大型语言模型（LLMs）拥有极其庞大的参数数量，为了更新长尾或过时知识而对其进行微调在许多应用中是不切实际的。为了避免微调，可以将LLM视为一个黑盒（即，冻结LLM的参数），并通过检索增强生成（RAG）系统来增强它，这就是所谓的黑盒RAG。最近，黑盒RAG... ...查看全部
