RAG没有银弹!四级难度,最新综述覆盖数据集、解决方案,教你「LLM+外部数据」的正确使用姿势
新智元报道:论文提出RAG任务分类法,将用户查询分为显式事实、隐式事实、可解释理由和隐含理由四个级别,并讨论了不同的技术和方法来优化性能。
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近日,DeepMind团队与马里兰大学研究人员在结合水印技术和投机采样方面取得进展。研究揭示了水印强度和采样效率之间的不可行定理,并提出了两种方法来平衡两者。研究表明,在保持检测效率或速度上存在权衡关系,未来需要设计新算法以应对这一挑战。
小型语言模型因其低延迟、成本效益等优势受到青睐,特别适用于资源受限的环境和领域知识获取。介绍了构建SLMs的基础概念及技术,如架构、训练技术和从大型语言模型(LLMs)获取SLMs的方法,包括剪枝、知识蒸馏和量化。分析了SLMs在问答、编程、推荐系统等领域的应用,并讨论了在移动设备上的部署策略。
DeepSeek版o1来了,发布即上线。模型名为DeepSeek-R1-Lite,预览版在数学和代码任务上超越O1-preview,大幅领先GPT-4等。模型使用强化学习训练,推理越长表现更强。网友实测结果显示其数学能力较强,编码任务稍显不足。