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搜索结果 - 5
ChatQA：构建 GPT-4 级别的对话问答模型
我们介绍了 ChatQA，一种具有 GPT-4 级准确性的对话问答模型系列。我们提出了一种两阶段指令调优方法，可以显著提高大型语言模型的零 - shot 对话问答结果。为了处理对话问答中的检索问题，我们在多轮问答数据集上对密集检索器进行微调
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6 months ago
SIGIR
基于 Web 锚点的无监督密集检索训练
本文研究了一种基于对比学习的无监督检索方法，应用于网络锚点文本，提出了一种去除非信息锚点的筛选技术，并展示了该方法的性能优于目前的先进方法，特别适用于搜索和问答任务。
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a year ago
SIGIR
LADER: 生物医学文献检索的对数增强稠密检索
LADER 是一种简单的插件模块，可将稠密检索器与类似训练查询的点击日志相结合，从而实现生物医学文献检索的最新技术表现。
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a year ago
轻量级混合检索器的效率和泛化性研究
本文提出了一种基于索引高效的密集检索器（DrBoost）的轻量级混合检索器和一个更轻的密集检索器（LITE）来减少混合检索器的内存占用，并探究了轻量级混合检索器在域外泛化和对抗性攻击鲁棒性方面的表现。相比较以前的混合检索器，我们的 Hybr
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2 years ago
ACL
LaPraDoR：无监督的预训练密集型检索器用于零样例文本检索
本文提出了 LaPraDoR，这是一种经过预训练的双塔密集检索器，不需要任何监督数据进行训练。我们使用迭代对比学习 (ICoL) 以及词库增强的密集检索 (LEDR) 提高检索准确性，并且在 BEIR 基准测试中取得了最新的最优表现。
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2 years ago
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