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R^2AG: 将检索信息融入检索增强生成
本文提出了一种新的增强型 RAG 框架 R^2AG，通过将检索信息整合到检索增强型生成模型中，从而填补了大语言模型（LLMs）和检索器之间的语义鸿沟。
PDF13 days ago
XAMPLER：跨语言背景中检索示例的学习
通过仅使用英语注释数据，我们介绍了一种名为 XAMPLER 的跨语言示例检索方法，用于解决跨语言上下文学习的挑战，并在 176 种语言的大规模多语言文本分类基准测试中展示了其显著改进的跨语言上下文学习性能。
PDF2 months ago
超越相关性：评估和提升具备观点感知的检索模型
信息检索任务要求系统根据用户的信息需求识别相关文档。这项研究探讨了检索系统是否能够识别和回应查询的不同视角，以及利用几何特征改善检索系统的视角意识。
PDF2 months ago
RAG 与 RAU: 自然语言处理中检索增强语言模型的综述
大型语言模型与检索增强语言模型结合，提供了一个全面的概述，探讨了它们的范式、演化、分类和应用，以及其中关键组件如检索器、语言模型和增强部分，同时讨论了其在多个任务中的效用和评估方法，以及未来研究的方向。
PDF2 months ago
多视图内容感知长文档检索
通过多视角内容感知索引（MC 索引）来提高长文档问答（DocQA）的性能，无需训练或微调。与现有的固定长度切块方式相比，MC 索引显著提高了召回率，并能与任何检索器无缝集成。
PDF2 months ago
可靠、适应性强、可归因的检索式语言模型
通过在推理过程中引入大规模数据存储，检索增强的语言模型（retrieval-augmented LMs）可以更可靠、适应性更强且更具可追溯性，然而目前在超越知识密集型任务（如问答）以外的领域，检索增强的语言模型尚未被广泛采用，这需要重新考虑
PDF4 months ago
INSTRUCTIR: 信息检索模型执行指令遵循的基准
提出一种新的基准测试模型 INSTRUCTIR，专门设计用于评估信息检索任务中的指令遵循能力。通过实验分析，观察到调整了任务风格指令的检索器在性能上可能不如未调整的对照组，凸显了在构建现有的指令感知检索数据集上训练检索器时存在的过度拟合问题
PDF4 months ago
弥合检索模型与语言模型之间的偏好差距
我们提出了一个新的桥接模型，并验证了 RAG 中检索器的排序和选择假设，并提出了一个将监督学习和强化学习连接起来的培训框架，在问答和个性化生成任务中证明了我们方法的有效性。
PDF6 months ago
LLatrieval: LLM - 验证的检索用于可验证的生成
本研究提出了 LLatrieval（Large Language Model Verified Retrieval），在此模型中，大型语言模型通过更新检索结果来验证检索到的文档是否能够支持回答问题，从而使语言模型能够通过迭代地向检索提供反馈
PDF8 months ago