通过上下文学习增强检索增强语言模型的鲁棒性
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了检索增强语言模型(RALMs)在开放域问答中面对无法回答和信息冲突查询时的鲁棒性问题。我们提出了一种基于上下文学习的方法,通过引入机器阅读理解示例来提升模型识别无法回答和冲突场景的能力。实验表明,该方法无需额外微调即可提高准确性,展示了上下文学习在开放域问答任务中的有效性。
综合检索增强的大型语言模型在事实性方面表现优越,但不一定优于无检索语言模型。研究发现,这种性能不一致不仅存在于不同的检索器之间,还与知识源和读者模型的差异有关。引入可训练的综合检索器框架(EoR)可以解决这个问题,自适应地检索不同的知识源,并显著改善性能。实验证明,EoR减少了不一致的行为。