Self-RAG-通过检索和反思增强语言模型

自我反思检索增强生成（SELF-RAG）是一种新框架，通过检索和自我反思来增强语言模型的质量和准确性。
Self-RAG的特点:
1. 自适应检索段落
2. 使用反思标记控制推理阶段
3. 在知识密集型任务中表现优越
4. 提高长文生成的准确性和引用准确性

Self-RAG的功能:
1. 用于开放领域问答
2. 用于推理任务
3. 用于事实验证

相关导航

RAG系统-提升LLM回复的准确性与可靠性

RAG系统旨在减少大型语言模型（LLM）的幻觉性回复，并将生成的回复与其来源关联。该系统强调在操作过程中进行验证的重要性，并探讨了系统鲁棒性的演变及其在软件工程中的潜在研究方向。

RankGPT开源项目 – 提升信息检索的相关性排名

RankGPT是一个调查生成式LLM（如ChatGPT和GPT-4）在信息检索中的相关性排名能力的项目，旨在利用先进的生成模型提高信息检索的有效性。该项目引入NovelEval测试集以验证模型对未知知识的排名能力，并通过置换蒸馏方案将排名能力转化为小型专有模型，在BEIR基准测试中显示出优于传统监督模型的性能。

Textbook Quality开源项目 – 生成教科书质量的预训练数据

Textbook Quality是一个用于生成非常长、教科书质量的LLM预训练数据的项目，旨在为机器学习模型提供高质量的文本数据。该项目支持多种文本生成选项，并能够处理大规模数据集，优化生成文本的连贯性和准确性。

斯坦福 XCS224U开源项目 – 自然语言理解的精彩讲座

自然语言理解的精彩讲座，涵盖广泛的主题，包括监督情感的领域适应、检索增强的上下文学习、NLP 技术/方法等。

NoPlagio官网 – 在线查重及防抄袭平台

NoPlagio是一个在线抄袭检测及防止抄袭的平台，帮助用户检查其书面内容的原创性。该平台利用先进的算法和数据库分析文本与互联网及其他出版物的相似性。我们的服务提供多种功能，包括抄袭去除和语法检查，帮助用户提高作品的质量和准确性。该平台广泛应用于学生、教师、写作者和企业，以确保其工作的真实性，并避免潜在的抄袭法律问题。

The-Art-of-Asking-ChatGPT-for-High-Quality-Answers-A-complete-Guide-to-Prompt-Engineering开源项目 – Technique

这个开源项目的功能是提供 ChatGPT 提问技巧，帮助用户向 ChatGPT 提问以获得高质量答案，并包含了提示技巧工程完全指南。它是一个用于机器学习领域的开源项目。

bundleIQ官网 – 加速研究的AI工具

bundleIQ是一个利用AI技术加速研究的工具，用户可以导入论文和材料，提出问题以获取洞见，建立联系，加速学习，并记录关键发现。

Chatkitab官网 – 智能AI聊天机器人，提供个性化对话

Chatkitab是一个利用人工智能的聊天机器人，根据用户的情感和需求进行回应，旨在提供智能和个性化的对话体验。

Awesome Foundation Model ROS开源项目 – 精选的ROS项目集合

一个精选的ROS项目集合，收录了利用基础模型的机器人项目资源，包括框架、模型封装、开发工具和演示项目。涵盖了语言模型、视觉模型等在ROS环境下的应用，方便开发者快速找到和使用各类基础模型

保持网络-一种高效的语言模型选择

保持网络提出了一种新的语言大模型架构，相对于输入序列长度具有线性复杂度，支持并行和循环计算，能够在不增加内存成本的情况下扩展上下文长度，适合进行大规模语言建模和高效推断。最大模型参数可达到67亿个。

MergeUI官网 – 全能界面，探索合并模型

MergeUI是一个直观的用户界面，旨在帮助用户探索在Hugging Face上合并的语言模型（LLMs）。通过合并模型，用户可以以低廉的成本创建强大的语言模型，无需GPU。该工具提供了有关模型合并的建议，帮助用户决定合并哪些模型以及使用什么合并策略。

Elicit官网 – 自动化研究工作流的语言模型

Elicit利用语言模型帮助用户自动化研究工作流程，比如文献综述的部分。用户只需输入研究问题或主题，Elicit便会搜索并分析相关的论文，为研究提供支持。

BiLLa开源项目 – 开源中英双语LLaMA模型

BiLLa是一个开源的中英双语LLaMA模型，通过扩充中文词表和利用任务型数据进行训练，显著提升了中文理解和推理能力。在评测中，BiLLa在中英语言建模和推理任务上表现优异，不仅优于其他模型，还在解题和代码得分方面超越了ChatGLM-6B。

RestGPT开源项目 – 通过API控制现实世界应用的语言模型

RestGPT 是基于大型语言模型的自主代理的代码实现，通过 RESTful API 控制现实世界的应用程序。它旨在将语言模型与 API 连接起来，解决与规划、API 调用和响应解析相关的挑战。

AirRAG官网 – 提升复杂任务推理能力的RAG方法

AirRAG是一种由阿里提出的检索增强生成（RAG）方法，旨在通过树状搜索激活大型语言模型（LLM）的内在推理能力。它特别针对复杂、知识密集型任务设计，通过五种基本推理动作（系统分析、直接回答、检索回答、查询转换、总结回答）并结合蒙特卡洛树搜索（MCTS）和自一致性验证，扩展解空间，处理复杂任务中的推理路径受限问题。该方法在处理知识密集型查询时表现出更高的灵活性和效率。

watermark开源项目 – 文本水印保护方法

一种方法，在文本中植入鲁棒无失真的水印，这些水印对扰动具有鲁棒性，而不会改变文本的分布，最多不超过某个最大生成预算。

混元Large开源项目 – 高性能大规模语言模型

混元Large是一个总参数量达到389B，激活参数量为52B的大规模语言模型，支持256K的上下文长度。在常识理解、推理任务和传统NLP任务中表现优异，尤其在数学能力方面，在GSM8K和MATH数据集上表现突出。

DeepSeek-R1官网 – 高效低成本的大型语言模型

DeepSeek-R1 是由 DeepSeek AI 开发的大型语言模型，集成强化学习和链式思维能力，旨在通过 AWS 提供高效的 AI 解决方案。该模型在推理、数学和编码任务中表现出色，且成本比同类模型低 90-95%。它可以通过 Amazon Bedrock 和 SageMaker 等服务部署，适合构建生成式 AI 应用。

Qwen2.5开源项目 – 最新语言模型，性能卓越

最新发布的语言模型，包括编程模型和数学模型，性能更强，支持128K上下文，能生成最多8K的内容。

Chronos开源项目 – 基于语言模型的时间序列预测

Chronos是一个基于语言模型架构的概率时间序列预测预训练模型，能够将时间序列数据转化为Token序列，并通过交叉熵损失训练语言模型，从而实现多轨迹采样以获得概率预测分布。

KG-RAG开源项目 – 结合知识图谱与大型语言模型的文本生成框架

知识图谱检索增强生成框架，将知识图谱(KG)的显式知识与大型语言模型(LLM)的隐式知识结合起来。KG-RAG在生物医学数据集上显著提升了模型的性能，尤其是对Llama2和GPT模型的增强效果达71%。

稀疏自动编码器开源项目 – 提取可解释特征，理解神经活动

OpenAI改进了大规模训练稀疏自动编码器的方法，以提取可解释特征并理解语言模型的神经活动。

BD3-LM开源 – 结合自回归与扩散模型的语言模型

BD3-LM（Block Diffusion Language Model）是一种创新的语言模型，旨在通过结合自回归模型和离散扩散模型的优点，显著提升语言建模任务的性能。它通过在token块上执行自回归，并在每个块内进行离散扩散，实现了灵活且高效的建模方式。该模型特别适用于生成任意长度的序列，展现了其在自然语言处理领域的潜力。

暂无评论

暂无评论...