知识密集型自然语言处理任务的检索增强生成技术研究 [译]
原文中文,约21500字,阅读约需52分钟。发表于: 。在自然语言处理领域,大型预训练语言模型因能存储大量事实知识而备受关注,尤其是在针对具体任务进行细致调整后,它们的表现尤为出色。不过,这些模型在获取和准确使用知识方面仍有所不足,特别是在那些需要大量知识的任务上,它们的效果还不如专为特定任务设计的系统。此外,如何为这些模型的决策提供依据,以及如何更新它们所掌握的世界知识,仍是目前研究中的难题。迄今,研究人员已经探索了在提取型任务中应用具有可微分...
该研究展示了一种名为RAG的混合生成模型,具有参数和非参数记忆访问能力。研究人员在开放领域问答任务中测试了RAG模型,发现人们更喜欢RAG生成的内容,认为它更准确和具体。研究人员还探索了学习到的检索部分的有效性,并展示了如何通过简单地替换检索索引来更新模型,无需重新训练。此外,研究人员还讨论了RAG模型的应用潜力和社会影响。