KDD Cup 2024 Meta LLMs RAG挑战赛冠军方案开源

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先介绍下赛题： 赛题背景 研究表明，GPT4对快速变化事实的准确性通常低于35%。 LLM（大型语言模型）基于AI代理可能出现幻觉性回应的频率取决于多种因素，包括训练数据中的偏见、缺乏上下文理解以及知识表示的限制。这些幻觉可能导致模型生成不准确或误导性信息。解决这一挑战对于确保LLM在提供准确信息方面的可信度至关重要。 为了提高LLM的准确性和可信度，可以考虑以下几种方法： 微调和校准：对LLM在特定领域或任务上进行微调可以提高其准确性并减少幻觉性回应。此外，校准模型以提供不确定性估计与回应可以帮助用户评估生成信息的可靠性。 外部知识整合：将外部知识源整合到LLM中可以帮助增强其理解能力并减少对幻觉性回应的依赖。检索增强生成（RAG）是一种利用外部资源提供有根据的答案的方法，从而提高生成响应的准确性。 ………………………………