新火種
2024-01-01 
同濟、復旦大學聯手發布rag，解決大模型幻覺問題
品玩12月26日訊，據 Arxiv 頁面顯示，同濟大學近日聯手復旦大學研究團隊，提出了一種名為“檢索增強生成（RAG）”的方法，旨在解決大模型幻覺、知識更新緩慢和答案透明度不足等問題。
論文顯示，RAG在回答問題之前，會從外部知識庫中檢索相關信息，以提高答案的準確性，減少模型的幻覺，尤其適用于知識密集型任務。通過引用來源，用戶可以驗證答案的準確性，增加對模型輸出的信任。
同時，RAG也促進了知識的更新和特定領域知識的引入。
相關推薦
- 免責聲明
- 本文所包含的觀點僅代表作者個人看法，不代表新火種的觀點。在新火種上獲取的所有信息均不應被視為投資建議。新火種對本文可能提及或鏈接的任何項目不表示認可。 交易和投資涉及高風險，讀者在采取與本文內容相關的任何行動之前，請務必進行充分的盡職調查。最終的決策應該基于您自己的獨立判斷。新火種不對因依賴本文觀點而產生的任何金錢損失負任何責任。
