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

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_5339620.6638055715906079.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_5210610.9021821580648834.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_5365250.7763224527803739.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_5410620.4817734645161177.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_5955800.5660431095446168.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_6132290.4343561307279511.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_6093970.3850077179635568.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_6269110.6022253390781033.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231020_5458340.06280351449559651.jpeg)

HuggingAI

2024-01-19 23:50

【文章推荐】 self-RAG：一种新的LLM+RAG框架 【简讯】当前，LLM+RAG技术已成为主流应用方案，但面临有效检索、内容支撑验证及结果来源区分等挑战。新论文《SELF-RAG：通过自我反思学习检索、生成与评判》提出self-RAG框架，创新性地在生成过程中插入特殊token以判断是否检索、内容相关性及支撑程度。该框架分三步按需检索、并行生成结合相关度判断和评价筛选输出最佳片段，实现对检索和生成过程的精细控制，显著提升内容质量、事实性和验证性。其中定义了四种特殊token，如\[Retrieve\]代表是否需要检索，\[IsREL\]、\[IsSUP\]、\[IsUSE\]分别评估相关性、支持程度和有用性。训练时采用两个模型C（评价）和M（生成），推理阶段仅依赖M模型。 文章地址: [self-RAG：一种新的LLM RAG框架](https://mp.weixin.qq.com/s/y-hN17xFyODxzTIfEfm1Vg "self-RAG：一种新的LLM RAG框架") #RAG# #文章推荐#

展开全部

RAG

文章推荐