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Transformers以其卓越的文本处理和生成能力,引领了自然语言处理(NLP)的革命。这种架构通过自注意力机制来捕捉序列间的依赖关系,使其在翻译、摘要和文本生成等任务上表现尤为出色。尽管如此,Transformers在某些方面仍存在局限:
内存限制:Transformers的上下文窗口通常固定在512至2048个token之间,这限制了它们直接利用大型外部知识库的能力。
静态知识库:Transformers在训练完成后,无法在不重新训练的情况下动态更新其知识库。
资源密集型:训练大型语言模型需要消耗大量的计算资源,这使得对于许多用户来说,频繁定制模型变得不太现实。
RAG通过融合检索系统和生成模型的长处,有效克服了上述限制。Facebook AI研发的RAG技术通过外部检索机制,从庞大的语料库中提取相关信息,进而丰富生成过程。这种策略赋予了语言模型访问和利用超出其固定上下文窗口之外的海量信息的能力,使得它们能够提供更加精准、更具上下文相关性的回答。
RAG是如何工作的?
RAG 分为两个主要阶段:检索和生成。
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