Llama 3.1模型开源及RAG问答最新进展：兼看角色扮演大模型、text-SQL总结

主要观点总结

本文回顾了昨日大模型进展，主要围绕RAG、text-SQL、Llama 3.1模型开源等内容展开。介绍了大型语言模型在角色扮演、文本到SQL任务中的应用，以及RAG的进展和最佳实践。同时，文章还介绍了Llama 3.1模型的开源情况，包括数据、规模和扩展性方面的进步。

关键观点总结

关键观点1: 大型语言模型的角色扮演应用

介绍大型语言模型在角色扮演方面的应用，包括非预训练模型、基于PLM的模型和基于LLM的模型。相关论文和资源地址已提供。

关键观点2: text-SQL任务的进展

探讨如何利用大型语言模型解决文本到SQL任务，包括当前精度演变和工程策略。提及的论文和地址已提供。

关键观点3: RAG（检索增强生成）的进展

介绍RAG在放射学诊断等领域的应用，以及相关进展如RadioRAG、chain-of-thought-rag等。涉及的论文和实践复现地址已提供。

关键观点4: Llama 3.1模型开源及特点

阐述Llama 3.1模型的开源情况，包括数据、规模、扩展性等方面的进步。官方地址和相关技术报告地址已提供。

文章预览

今天是2024年7月24日，星期三，北京，天气晴。 我们今天来回顾下昨日大模型进展，这是社区每日例行的工作，感兴趣的可以加入共享。 昨日主要动态主要围绕RAG、text-SQL、Llama 3.1模型开源等几个方面的内容。 很多工作和思路都很有趣，供大家一起思考并参考。 一、综述进展：从角色扮演到text-SQL 1、 关于角色扮演的一个论文汇总 最近出来一个系统性的整理工作，Awesome-Role-Play-Papers (beta) - Your Guide to Role-Playing with Language Models，对应论文是《The Oscars of AI Theater: A Survey on Role-Playing with Language Models》(https://arxiv.org/abs/2407.11484) 尽管大型语言模型（如GPT-3、BERT等）已经能够作为助手，但人类对它们的需求正在逐渐超越这一角色，开始让这些模型扮演电影明星、游戏角色或亲属等特定角色。 该工作介绍了角色扮演语言代理（RPLAs）的架构，包括记忆、规划 ………………………………