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Refiner》: 提高问答能力的检索内容重构方法
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在知识广泛的任务中受到参数知识的限制，导致幻觉现象。为解决此问题，提出了一种名为“Refiner”的方法，通过提取和重构内容，使LLM能够识别关键信息。实验证明，经过训练的Refiner在提高回答准确性方面对下游LLM有显著增益，并在各种QA任务中优于其他方法。Refiner是一种即插即用的解决方案，可与RAG系统无缝集成。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在知识广泛的任务中受到参数知识的限制，导致幻觉现象。
- 检索增强生成（RAG）通过引入外部文档片段来扩展 LLM 的知识。
- LLMs 难以察觉和利用分散的关键信息，称为“中间丢失”综合症。
- 提出了一种名为“Refiner”的端到端提取和重构方法，运行在 RAG 的后检索过程中。
- Refiner 利用单独的仅解码 LLM 提取查询相关内容和必要上下文，并将其分割成部分。
- 经过训练的 Refiner 在提高回答准确性方面对下游 LLM 有显著增益。
- Refiner 在各种单跳和多跳 QA 任务中优于其他最先进的 RAG 和并发压缩方法。
- Refiner 在多跳任务中实现了 80.5％的标记减少和 1.6-7.0％的改进边际。
- Refiner 是一种即插即用的解决方案，可以与 RAG 系统无缝集成，便于在各种开源框架中应用。
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