解读 UNREAL 证据选择机制
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解读 UNREAL 证据选择机制
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报道摘要
硅谷刘老师解读的 UNREAL 研究，尝试用大语言模型自身的内部表示，统一 RAG（检索增强生成）和长上下文中的证据选择。方法冻结主模型，只训练不到 50 万个参数，用于编码文本片段并派生检索查询。配文称，该方法在 Wikipedia 检索和长上下文评测中均有提升，为长文档问答、知识库检索提供了研究思路。
摘自 硅谷刘老师 / xiaohongshu
最新进展10月8日 00:12
UNREAL 论文解读：RAG 与长上下文如何统一证据选择报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- 硅谷刘老师 / xiaohongshuUNREAL 论文解读：RAG 与长上下文如何统一证据选择
硅谷刘老师解读的 UNREAL 研究，尝试用大语言模型自身的内部表示，统一 RAG（检索增强生成）和长上下文中的证据选择。方法冻结主模型，只训练不到 50 万个参数，用于编码文本片段并派生检索查询。配文称，该方法在 Wikipedia 检索和长上下文评测中均有提升，为长文档问答、知识库检索提供了研究思路。