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2024-03-16 09:20

RAGGED：致力于实现知情设计的检索增强生成系统研究，旨在深入理解并改进此类系统的构建方式。 RAG技术通过为诸如DBQA这类任务补充背景信息，极大提升了LM的表现力，但其效能却与配置紧密相关，于是产生了一个核心问题——究竟怎样的RAG配置最为理想？为了解答这个问题，我们创新提出了RAGGED框架，用于深入分析并优化RAG系统。在一系列具有代表性的DBQA任务上，我们考察了两款经典稀疏和密集型检索器以及四款分别采用编码器-解码器和仅解码器架构且性能领先的LM。通过运用RAGGED，我们揭示了不同模型对于迥异RAG配置的适应差异：编码器-解码器模型随着文档增多性能会逐步提升；而仅解码器模型即便拥有较长的上下文窗口，通常也仅能有效利用不超过5份文档。此外，RAGGED还揭示了LM利用上下文的习惯规律：编码器-解码器模型更加倚重上下文信息，因而对检索质量更为敏感；而仅解码器模型则偏向于依赖训练过程中内化的知识。 原文链接:[\[2403.09040\] RAGGED: Towards Informed Design of Re...](https://arxiv.org/abs/2403.09040 "[2403.09040] RAGGED: Towards Informed Design of Re...") #arXiv论文# #RAG# #数据库问答# #语言模型#

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RAGGED：致力于实现知情设计的检索增强生成系统研究，旨在深入理解并改进此类系统的构建方式。 RAG技术通过为诸如DBQA这类任务补充背景信息，极大提升了LM的表现力，但其效能却与配置紧密相关，于是产生了一个核心问题——究竟怎样的RAG配置最为理想？为了解答这个问题，我们创新提出了RAGGED框架，用于深入分析并优化RAG系统。在一系列具有代表性的DBQA任务上，我们考察了两款经典稀疏和密集型检索器以及四款分别采用编码器-解码器和仅解码器架构且性能领先的LM。通过运用RAGGED，我们揭示了不同模型对于迥异RAG配置的适应差异：编码器-解码器模型随着文档增多性能会逐步提升；而仅解码器模型即便拥有较长的上下文窗口，通常也仅能有效利用不超过5份文档。此外，RAGGED还揭示了LM利用上下文的习惯规律：编码器-解码器模型更加倚重上下文信息，因而对检索质量更为敏感；而仅解码器模型则偏向于依赖训练过程中内化的知识。 原文链接:[\[2403.09040\] RAGGED: Towards Informed Design of Re...](https://arxiv.org/abs/2403.09040 "[2403.09040] RAGGED: Towards Informed Design of Re...") #arXiv论文# #RAG# #数据库问答# #语言模型#

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RAGGED：致力于实现知情设计的检索增强生成系统研究，旨在深入理解并改进此类系统的构建方式。 RAG技术通过为诸如DBQA这类任务补充背景信息，极大提升了LM的表现力，但其效能却与配置紧密相关，于是产生了一个核心问题——究竟怎样的RAG配置最为理想？为了解答这个问题，我们创新提出了RAGGED框架，用于深入分析并优化RAG系统。在一系列具有代表性的DBQA任务上，我们考察了两款经典稀疏和密集型检索器以及四款分别采用编码器-解码器和仅解码器架构且性能领先的LM。通过运用RAGGED，我们揭示了不同模型对于迥异RAG配置的适应差异：编码器-解码器模型随着文档增多性能会逐步提升；而仅解码器模型即便拥有较长的上下文窗口，通常也仅能有效利用不超过5份文档。此外，RAGGED还揭示了LM利用上下文的习惯规律：编码器-解码器模型更加倚重上下文信息，因而对检索质量更为敏感；而仅解码器模型则偏向于依赖训练过程中内化的知识。 原文链接:[\[2403.09040\] RAGGED: Towards Informed Design of Re...](https://arxiv.org/abs/2403.09040 "[2403.09040] RAGGED: Towards Informed Design of Re...") #arXiv论文# #RAG# #数据库问答# #语言模型#

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RAGGED：致力于实现知情设计的检索增强生成系统研究，旨在深入理解并改进此类系统的构建方式。 RAG技术通过为诸如DBQA这类任务补充背景信息，极大提升了LM的表现力，但其效能却与配置紧密相关，于是产生了一个核心问题——究竟怎样的RAG配置最为理想？为了解答这个问题，我们创新提出了RAGGED框架，用于深入分析并优化RAG系统。在一系列具有代表性的DBQA任务上，我们考察了两款经典稀疏和密集型检索器以及四款分别采用编码器-解码器和仅解码器架构且性能领先的LM。通过运用RAGGED，我们揭示了不同模型对于迥异RAG配置的适应差异：编码器-解码器模型随着文档增多性能会逐步提升；而仅解码器模型即便拥有较长的上下文窗口，通常也仅能有效利用不超过5份文档。此外，RAGGED还揭示了LM利用上下文的习惯规律：编码器-解码器模型更加倚重上下文信息，因而对检索质量更为敏感；而仅解码器模型则偏向于依赖训练过程中内化的知识。 原文链接:[\[2403.09040\] RAGGED: Towards Informed Design of Re...](https://arxiv.org/abs/2403.09040 "[2403.09040] RAGGED: Towards Informed Design of Re...") #arXiv论文# #RAG# #数据库问答# #语言模型#

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