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develvis
九零00000
1 年前
truedevelvis

从RAG到丰富参数

更仔细地研究了LLMs在处理事实查询时如何利用外部知识而不是参数信息。

发现,在RAG管道中,LLMs采取了一种“捷径”,显示出强烈的倾向,仅利用上下文信息来回答问题,而对其参数记忆的依赖程度极低。

引用:“通过注意力贡献、注意力失效和因果追踪,我们特别观察到,当上下文通过RAG增强时,对主题标记及与之相关的MLP激活的依赖减少。”

https://arxiv.org/abs/2406.12824

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GLM-130B到GLM-4全工具系列的LLM家族声称“GLM-4模型在性能上已经达到了与最先进的模型(如GPT-4 Turbo、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro)相当,甚至在某些情况下优于这些模型。”https://arxiv.org/abs/2406.12793
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