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随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型在处理复杂、开放领域的问题时,常常面临知识获取和更新的挑战。它们所依赖的训练数据可能有限且过时,无法覆盖所有领域的知识,导致生成的内容缺乏准确性和时效性。同时,在现实世界的应用场景中,用户期望获得最新、最准确的信息。
正是在这样的背景下,RAG(检索增强生成)技术结合了检索和生成两种方法的优势应运而生。RAG通过利用外部知识库中的信息,为语言模型提供了更全面、准确且最新的背景知识,使其在生成回答或文本时能够参考更多、更可靠的信息。这不仅提高了模型的准确性,也使其更加实用和可信。同时,RAG方法还避免了昂贵的模型微调,允许模型在运行时动态地访问和更新知识库,从而提高了效率。
为了对国内外大语言模型的RAG技术发展水平进行评估并据此提出改进建议,我们发布了SuperCLUE-RAG(SC-RAG)中文原生检索增强生成测评基准。采用了不同于以往SuperCLUE评估方法的对比式测评模型,依据不同的任务类型,全方位、多角度地对RAG技术水平进行测评。
1. 特点
评分标准
例如:“请告诉我2023年诺贝尔文学奖获得者是谁”,应当准确回答2023年的诺贝尔文学奖获得者名单,而不包括其他年份的获奖者。
任务方向
例如:给定一系列企业的财报业绩文档如苹果、谷歌、华为、小米等,针对“请给出美国大选中拜登为什么退出竞选的理由”,应当以信息不完备而拒绝回答。
基于SuperCLUE-RAG测评体系的特殊性(对比式问答模式),全部题目基于RAG关键技术检测的四个任务方向设置问题,分为无文档问答、单文档问答、多文档问答三种形式,灵活采用评分标准进行赋分,进而得出多维评估结果。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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