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随着大模型上下文窗口扩大到100K-200K Token(开源)或者200万-1000万字(商业),不少人开始质疑检索增强生成(RAG)是否已经过时?
企业机构 | 模型名称 | 上下文长度 | 开/闭源 | 是否中文 | |
360 | 360Zhinao-7B-Chat-360K | 360K | 开源 | 是 | |
猎户星空 | Orion-14B-LongChat | 200K-320K | 开源 | 是 | |
元象XVERS | XVERSE-Long-256K | 256K | 开源 | 是 | |
上海AI Lab | InternLM2-Chat-7B/20B | 200K | 开源 | 是 | |
零一万物 | Yi-6B-200K | 200K | 开源 | 是 | |
百川智能 | Baichuan2-192K | 192K | 开源 | 是 | |
NousResearch | Yarn-Mistral-7b-128k | 128K | 开源 | 否 | |
Anima | Anima-7B-100K | 100K | 开源 | 否,中文需要申请 | |
Anthropic | Claude 2.1 | 200K | 闭源 | 是 | |
智谱AI | GLM4 | 128K | 闭源 | 是 | |
OpenAI | ChatGPT-Turbo | 128K | 闭源 | 是 | |
月之暗面 | Kimi Chat | 20万字 | 闭源 | 是 | |
月之暗面 | Kimi Chat Longer | 200万字 | 闭源 | 是 | |
通义千问 | qwen | 1000万字 | 开/闭源 | 是 |
LangChain团队(Lance Martin 软件工程师)结合几个最新研究项目成果来探讨、分析这个问题。通过多针“大海捞针”方法,深入分析了长上下文大模型在事实推理和检索(reasoning & retrieval in long context LLMs)方面的局限性,接着分析了长上下文给RAG带来的新变化,如以文档为中心的索引技术(RAPTOR+Long embeddings)和RAG的流程变化(Self-RAG、CRAG)。
多针“大海捞针” :https://blog.langchain.dev/multi-needle-in-a-haystackChallenge may be recency bias in LLMs:https://arxiv.org/pdf/2310.01427.pdfRAG from scratch:https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratchRAG新突破RAPTOR: https://github.com/parthsarthi03/raptorDense X Retrieval: https://arxiv.org/pdf/2312.06648.pdfTogether Embeddings:https://www.together.ai/blog/embeddings-endpoint-releaseSelf-RAG:https://arxiv.org/abs/2310.11511CRAG:Corrective Retrieval Augmented Generation https://arxiv.org/abs/2401.15884
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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