深度解析RAG大模型知识冲突，清华西湖大学港中文联合发布

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近期，来自清华大学、剑桥大学、西湖大学、香港中文大学的研究者联合发布了一篇综述，从起因、表现以及解决方案三个方面，对三种不同的知识冲突类型进行详细探讨，帮助读者更好地理解和应对这一挑战。 在我们看来，知识冲突既是导致各种模型下游表现的原因，也是从知识自身和模型知识学习中天然复杂性中呈现出的效果。 论文标题： Knowledge Conflicts for LLMs: A Survey  论文地址： https://arxiv.org/abs/2403.08319 项目地址： https://github.com/pillowsofwind/Knowledge-Conflicts-Survey 随着人工智能和大型模型技术的迅猛发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）已成为大型语言模型生成文本的一种主要范式。这种技术的代表 —— 检索增强的大型语言模型（Retrieval-Augmented Large Language Model, RALM）—— 能够直接利用检索得到的文档信息进行内容生成，无需进 ………………………………