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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_231032_6654550.7711278440554398.jpeg) HuggingAI 2024-01-20 09:38 【文章推荐】 改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹 新论文对比了两种向大型语言模型(LLMs)注入知识的方法:微调和检索增强生成(RAG)。研究针对不同主题,在知识密集型任务上评估了这两种方法。微调通过调整模型权重以适应特定任务数据,优化目标应用性能;而RAG利用信息检索技术整合外部知识源,改进模型在新任务上的表现。该研究通过数学模型量化事实知识掌握程度,发现领域知识不足与信息过时是大模型失效的主要原因。 文章地址: [改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹](https://mp.weixin.qq.com/s/21DxHaaIaz8hHhZL2gkM8w "改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹") #RAG# #文章推荐# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231032_7774690.9209735789458675.jpeg) RAG 文章推荐 最后编辑:2024-01-20 09:39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_231032_6767350.8024639451302275.jpeg) HuggingAI 2024-01-20 09:38 【文章推荐】 改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹 新论文对比了两种向大型语言模型(LLMs)注入知识的方法:微调和检索增强生成(RAG)。研究针对不同主题,在知识密集型任务上评估了这两种方法。微调通过调整模型权重以适应特定任务数据,优化目标应用性能;而RAG利用信息检索技术整合外部知识源,改进模型在新任务上的表现。该研究通过数学模型量化事实知识掌握程度,发现领域知识不足与信息过时是大模型失效的主要原因。 文章地址: 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09:38 【文章推荐】 改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹 新论文对比了两种向大型语言模型(LLMs)注入知识的方法:微调和检索增强生成(RAG)。研究针对不同主题,在知识密集型任务上评估了这两种方法。微调通过调整模型权重以适应特定任务数据,优化目标应用性能;而RAG利用信息检索技术整合外部知识源,改进模型在新任务上的表现。该研究通过数学模型量化事实知识掌握程度,发现领域知识不足与信息过时是大模型失效的主要原因。 文章地址: [改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹](https://mp.weixin.qq.com/s/21DxHaaIaz8hHhZL2gkM8w "改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹") #RAG# #文章推荐# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231032_8574840.6119080134306146.jpeg) RAG 文章推荐 最后编辑:2024-01-20 09:39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_231032_6800280.9217995668901483.jpeg) HuggingAI 2024-01-20 09:38 【文章推荐】 改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹 新论文对比了两种向大型语言模型(LLMs)注入知识的方法:微调和检索增强生成(RAG)。研究针对不同主题,在知识密集型任务上评估了这两种方法。微调通过调整模型权重以适应特定任务数据,优化目标应用性能;而RAG利用信息检索技术整合外部知识源,改进模型在新任务上的表现。该研究通过数学模型量化事实知识掌握程度,发现领域知识不足与信息过时是大模型失效的主要原因。 文章地址: [改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹](https://mp.weixin.qq.com/s/21DxHaaIaz8hHhZL2gkM8w "改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹") #RAG# #文章推荐# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231032_8436700.9522960060560255.jpeg) RAG 文章推荐 最后编辑:2024-01-20 09:39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_231032_7381770.47975943223912365.jpeg) HuggingAI 2024-01-20 09:38 【文章推荐】 改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹 新论文对比了两种向大型语言模型(LLMs)注入知识的方法:微调和检索增强生成(RAG)。研究针对不同主题,在知识密集型任务上评估了这两种方法。微调通过调整模型权重以适应特定任务数据,优化目标应用性能;而RAG利用信息检索技术整合外部知识源,改进模型在新任务上的表现。该研究通过数学模型量化事实知识掌握程度,发现领域知识不足与信息过时是大模型失效的主要原因。 文章地址: [改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹](https://mp.weixin.qq.com/s/21DxHaaIaz8hHhZL2gkM8w "改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹") #RAG# #文章推荐# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231032_8740670.017116567243095404.jpeg) RAG 文章推荐 最后编辑:2024-01-20 09:39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_231032_7601870.2108393831777835.jpeg) HuggingAI 2024-01-20 09:38 【文章推荐】 改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹 新论文对比了两种向大型语言模型(LLMs)注入知识的方法:微调和检索增强生成(RAG)。研究针对不同主题,在知识密集型任务上评估了这两种方法。微调通过调整模型权重以适应特定任务数据,优化目标应用性能;而RAG利用信息检索技术整合外部知识源,改进模型在新任务上的表现。该研究通过数学模型量化事实知识掌握程度,发现领域知识不足与信息过时是大模型失效的主要原因。 文章地址: [改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹](https://mp.weixin.qq.com/s/21DxHaaIaz8hHhZL2gkM8w "改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹") #RAG# #文章推荐# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231032_9171350.8628039658665201.jpeg) RAG 文章推荐 最后编辑:2024-01-20 09:39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_231032_7587250.9592509516246589.jpeg) HuggingAI 2024-01-20 09:38 【文章推荐】 改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹 新论文对比了两种向大型语言模型(LLMs)注入知识的方法:微调和检索增强生成(RAG)。研究针对不同主题,在知识密集型任务上评估了这两种方法。微调通过调整模型权重以适应特定任务数据,优化目标应用性能;而RAG利用信息检索技术整合外部知识源,改进模型在新任务上的表现。该研究通过数学模型量化事实知识掌握程度,发现领域知识不足与信息过时是大模型失效的主要原因。 文章地址: [改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹](https://mp.weixin.qq.com/s/21DxHaaIaz8hHhZL2gkM8w "改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹") #RAG# #文章推荐# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231032_9138010.06385962859256111.jpeg) RAG 文章推荐 最后编辑:2024-01-20 09:39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_231032_7738020.36843340404885727.jpeg) HuggingAI 2024-01-20 09:38 【文章推荐】 改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹 新论文对比了两种向大型语言模型(LLMs)注入知识的方法:微调和检索增强生成(RAG)。研究针对不同主题,在知识密集型任务上评估了这两种方法。微调通过调整模型权重以适应特定任务数据,优化目标应用性能;而RAG利用信息检索技术整合外部知识源,改进模型在新任务上的表现。该研究通过数学模型量化事实知识掌握程度,发现领域知识不足与信息过时是大模型失效的主要原因。 文章地址: [改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹](https://mp.weixin.qq.com/s/21DxHaaIaz8hHhZL2gkM8w "改进大模型需要微调还是RAG?微软最新论文告诉你谁更胜一筹") #RAG# #文章推荐# 展开全部 ![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_231032_9380440.010563888823566958.jpeg) RAG 文章推荐 最后编辑:2024-01-20 09:39
yg9538
2024年3月30日 23:10
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