研究大型语言模型在现实知识冲突下的行为

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通过真实冲突文档更新错误的派生参数知识来研究知识冲突，结果显示模型的正确派生参数知识对其阅读能力和行为产生负面影响。

本文介绍了一种利用检索增强生成（RAG）改进大规模语言模型（LLMs）的端到端系统设计，用于处理私人知识库相关的领域特定和时间敏感查询。实验结果表明该系统在生成准确的查询答案方面有效，并揭示了微调LLM时使用小规模和偏斜数据集的限制。该研究突出了RAG系统在知识密集型任务中增强LLMs性能的潜力。