从 RAG 到丰富参数:探索语言模型如何利用外部知识和参数信息来处理事实查询
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。检视检索增强生成 (RAG) 方法,揭示语言模型倾向于仅依赖上下文信息来回答问题,而较少使用参数化记忆,通过因果中介分析和注意力机制等方法来证明该机械行为。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)是一种合并检索方法和深度学习技术的方法,旨在通过动态整合最新的外部信息解决大型语言模型(LLMs)的静态限制,并改进LLMs输出的准确性和可靠性。该研究将RAG分为四个类别,并提供了详细的视角和评估方法,同时介绍了其演进和领域的进展。该研究还提出了面临的挑战和未来的研究方向,旨在巩固现有的RAG研究,明确其技术基础,并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。