标签: llm | Aurora-小窝

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Lion——LLM蒸馏

Lion: Adversarial Distillation of Proprietary Large Language Models https://arxiv.org/abs/2305.12870 EMNLP 2023 main conference 以往的研究主要集中在一种单向的知识提

llm 2024-09-05

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RQ-RAG

RQ-RAG: Learning to Refine Queries for Retrieval Augmented Generation https://arxiv.org/abs/2404.00610 亮点：模型够动态地优化搜索查询，包括重写、分解和消除歧义。思路方法：

rag llm 2024-09-05

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PlanRAG

https://arxiv.org/abs/2406.12430 目的解决LLMs应用于需要复杂数据分析的决策制定问题。主要贡献：将

rag llm 2024-09-05

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RAG评价框架——RAGchecker

https://arxiv.org/pdf/2408.08067 介绍 RAGCHECKER，一个细粒度的评价框架，它采用了一套诊断指标的retriver和genertaor模块。Meta评价结果表明，RAGCHECKER与人类判断的相关性显著优于其他评价指标。使用RAGARKER，我们评估了8个R

rag llm 2024-09-05