FreshLLMs: 利用搜索引擎增强大型语言模型

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内容提要

本文提出了一种基于大型语言模型的自我点拨框架,可以在不需要训练数据和外部知识库的情况下实现开放域下的问答任务。实验结果表明,该方法在三个广泛使用的 ODQA 数据集上优于之前的最先进方法,能够实现与多种检索增强的微调模型相比较的性能。

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关键要点

  • 提出了一种基于大型语言模型的自我点拨框架。
  • 该框架可在开放域下实现问答任务,无需训练数据和外部知识库。
  • 实验结果显示,该方法在三个广泛使用的ODQA数据集上优于之前的最先进方法。
  • 在EM指标上,平均提高了8.8个百分点。
  • 该方法的性能与多种检索增强的微调模型相当。
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