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在 Mistral 8x7B-v1 中引入 Super RAGs
通过将 Super RAGs 整合到 Mistral 8x7B v1（最先进的 LLM）中，本文研究了其在准确性、速度和用户满意度方面的改进，并通过使用微调的指令模型设置和缓存调优系统确保数据检索的效率和相关性，经过多个时期的评估表明，Su
PDF3 months ago
增强 LLMs 与知识：关于幻觉防止的调查
将预训练语言模型与外部知识源相结合，可以增强其上下文处理能力，克服传统语言模型的问题，如错觉、无依据的回答和可拓展性挑战。
PDF9 months ago
KETM：一种知识增强的文本匹配方法
文本匹配是将两段文本进行匹配并确定它们之间的关系的任务，本文提出了一种名为知识增强文本匹配模型（KETM）的新模型，通过从外部知识源中丰富上下文表示来增强模型的理解和推理能力。实验证实了我们的模型在四个数据集上表现良好，并且与不添加外部知识
PDFa year ago
MASR：元数据感知的语音表示
该论文提出了一种元数据感知的语音表示学习框架（MASR），通过使用多个外部知识源来增强元数据信息的利用，以实现在语言识别、语音识别、说话人和情感识别等下游任务中较其他基准方法明显的性能提升，并对语言识别任务进行了详细分析，以阐明所提出的损失
PDFa year ago
KSAT: 知识注入的自注意力变形器 —— 整合多个领域特定语境
通过使用来自相关领域的外部知识资源，在 KSAT 中引入了知识注入的自我关注层，从而实现了对多个领域特定上下文的集成。KSAT 提供了控制从数据中学习与从知识中学习之间的权衡的机制，并与其他知识注入基线相竞争，显着优于使用精调进行领域特定任
PDF2 years ago
ExBERT: 外部知识增强的自然语言推断 BERT 模型
本文提出了一种新的 NLI 模型 ——ExBERT，它可以利用外部知识源对 BERT 的上下文表示进行丰富，从而提升 BERT 的语言理解和推理能力，并在挑战性的 SciTail 和 SNLI 基准测试中实现了优异的表现。
PDF3 years ago
ACL可以提供进一步帮助吗？使用非结构化知识访问来改善任务导向的对话建模
本研究针对限定领域 API 的局限性，采用一种基于查询 - 选择 - 回应的方法，引入了外部非结构化知识资源，通过对话上下文信息的提取和增强实现了对超出 API 覆盖范围用户请求的响应，并在 DSTC9 Track 1 基准数据集上实现了全
PDF3 years ago
EMNLP任何方面的文本总结：一种知识驱动的弱监督方法
本研究提出一种基于方面的抽象化摘要方法，可以对任意与文件相关的方面进行总结，带有外部知识库的弱监督构建方法和方面建模方案可以提高性能。
PDF4 years ago
EMNLP利用外部知识源扩展神经生成对话模型
该研究提出了在 Seq2Seq 会话代理模型中加入外部知识源的框架，如来自维基百科摘要和 NELL 知识库。实验显示利用外部知识可加速培训时间并提高预测表现。
PDF6 years ago
自动评估和统一过滤级联用于诱导 N-Best 翻译词典
文章介绍了一种使用统计语料库的统计属性以及四个外部知识源来诱导 N-best 翻译词典的方法，并使用一种新的客观评估方法来比较使用不同筛选器级联诱导的词典质量，最好的筛选器级联方法相对于普通的基于统计方法的方法将词典质量提高了 137％并且
PDF29 years ago