Accommodating Knowledge Conflicts in Retrieval-Augmented Large Language Models: Towards Reliable Response Generation in Real-World Scenarios
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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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