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Accommodating Knowledge Conflicts in Retrieval-Augmented Large Language Models: Towards Reliable Response Generation in Real-World Scenarios
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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
本研究探讨了大型语言模型在生成响应时的知识冲突问题，提出了Swin-VIB框架，以增强信息检索的适应性，提升生成响应的准确性，特别是在单项选择任务中提高了至少7.54%的准确率。
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关键要点
- 本研究探讨了大型语言模型在响应生成中面临的知识冲突问题，这些冲突源于信息不实、偏见或过时的知识。
- 引入了Swin-VIB框架，结合变分信息瓶颈模型，以增强检索信息的适应性。
- 该框架指导大型语言模型在生成响应时的偏好，从而提高任务的准确性。
- 在单项选择任务中，准确率提升了至少7.54%。
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