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ARL2：通过自导自适应相关标签对黑盒大语言模型进行对齐检索
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原文中文，约400字，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 能够适应特定领域并减少在知识密集型任务中的虚假数据。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来筛选高质量和多样性的相关数据，有效降低了标注成本。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％，此外，ARL2 表现出强大的迁移学习能力和强大的零射击泛化能力。
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关键要点
- 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 能够适应特定领域。
- 减少在知识密集型任务中的虚假数据。
- 提出了一种名为 ARL2 的检索器学习技术。
- ARL2 通过 LLMs 进行标注和评分，实现了从 LLM 监督中学习检索器。
- 使用自适应自训练策略筛选高质量和多样性的相关数据。
- 有效降低了标注成本。
- 实验证实 ARL2 在 NQ 上提高了 5.4％，在 MMLU 上提高了 4.6％。
- ARL2 表现出强大的迁移学习能力和零射击泛化能力。
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