2025年9月26日
RAG：《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》论文解读
摘要： 传统的参数化模型如GPT、BERT，这些模型训练完成后，知识就锁死在模型参数中，难以更新。且由于且的黑箱性质，无法提供预测的依据或来源，并且非常容易产生幻觉，容易编造看似合理但虚假的信息 Facebook为了解决上述提到的问题，提出了Retrieval-Augmented Generation (R 阅读全文
posted @ 2025-09-26 16:41 Luna-Evelyn 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)