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RAR: 检索与排序增强型 MLLM 用于视觉识别
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过利用大型语言模型（LLMs）从外部知识源获取相关信息，检索增强生成技术使LLMs适应特定领域并减少虚假数据。提出了一种名为ARL2的检索器学习技术，通过利用LLMs进行标注和评分，实现了从强大LLM监督中学习检索器，并使用自适应自训练策略筛选高质量和多样性的相关数据，降低了标注成本。实验证实了ARL2的有效性，在NQ上提高了5.4％，在MMLU上提高了4.6％，并展现了强大的迁移学习能力和零射击泛化能力。
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关键要点
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利用大型语言模型（LLMs）从外部知识源获取相关信息。
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检索增强生成技术使LLMs适应特定领域并减少虚假数据。
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提出了一种名为ARL2的检索器学习技术。
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ARL2通过利用LLMs进行标注和评分，实现从LLM监督中学习检索器。
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使用自适应自训练策略筛选高质量和多样性的相关数据，降低标注成本。
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实验证实ARL2的有效性，在NQ上提高了5.4%，在MMLU上提高了4.6%。
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ARL2展现了强大的迁移学习能力和零射击泛化能力。
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