知识星球 | 深度连接铁杆粉丝,运营高品质社群,知识变现的工具


来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36来自:大语言模型论文跟踪进入星球

HuggingAI

2024-01-18 00:36

【文章推荐】 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 同济大学与复旦大学团队联合发布检索增强生成(RAG)技术综述,全面梳理了该领域的核心范式、关键技术及未来趋势,为研究者勾勒出RAG技术发展蓝图,并指导开发者有效利用相关技术。面对大型语言模型存在的问题,如误导性内容、信息过时、领域深度不足和推理能力欠缺,RAG通过检索引导生成过程提升准确性和相关性,增强了实用性与可信度。综述深入探讨RAG的最新进展与挑战,以期深化读者对大型模型和RAG的理解。查阅原文:arXiv:2312.10997,官方仓库:GitHub/Tongji-KGLLM/RAG-Survey。 文章地址: 专补大模型短板的RAG有哪些新进展?这篇综述讲明白了 #大模型# #文章推荐# #RAG#

展开全部

大模型

文章推荐

RAG

最后编辑:2024-01-18 00:36


yg9538 2024年3月30日 23:10 收藏文档