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今天分享一个针对RAG噪声的综述,中文标题为:潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯:揭示 RAG 噪声在大型语言模型中作用的综合分析
Pandora’s Box or Aladdin’s Lamp: A Comprehensive Analysis Revealing the Role of RAGNoise in Large Language Models
检索增强生成(RAG)已成为解决大型语言模型(LLMs)幻觉问题的关键方法。尽管近期研究已将RAG模型扩展到复杂的噪声场景中,但这些探索往往局限于有限的噪声类型,并假设噪声对LLMs本质上是有害的,这可能与真实世界的检索环境存在偏差,从而限制了实际应用的广泛性。本文从语言学的角度定义了七种不同的噪声类型,并建立了一个噪声RAG基准(NoiserBench),这是一个包含多个数据集和推理任务的综合评估框架。通过对八种具有不同架构和规模的代表性LLMs进行实证评估,我们揭示了这些噪声可以进一步分为两个实际的类别:对LLMs有益的噪声(即有益噪声)和对LLMs有害的噪声(即有害噪声)。虽然有害噪声通常会削弱性能,但有益噪声可能会提升模型能力和整体表现的多个方面。我们的分析为开发更为稳健和适应性强的RAG解决方案提供了见解,并帮助缓解在不同检索场景中的幻觉问题。
噪声的定义:在生成过程中引入的与事实或逻辑不符的信息。
噪声的分类:作者将噪声分为两大类:
有益噪声包括::
有害噪声包括::
创建问答(QA)实例 -> NLI验证QA合理性 -> 噪声引入
对案例研究和统计分析来验证了以下的猜想:
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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
2024-10-27
2024-09-04
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