普林斯顿大学重磅 | RAG前你如何判断LLM先验知识，用马尔可夫链蒙特卡洛prompt来洞察边界

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点击上方 蓝字 关注我 本文：5700字阅读15分钟   我们每天都在与大语言模型交互，试图通过精心设计的Prompt来引导它们产生期望的输出。然而，一个关键问题始终困扰着我们：这些模型在做出决策时，究竟依赖了哪些隐含的先验知识？更让我们焦躁的事情是，在RAG前究竟应该如何判断这些模型隐含先验知识的分布？这对于下一步选择RAG甚至向量数据库都将至关重要。 近期，普林斯顿大学的研究人员提出了一种突破性方法，通过马尔可夫链（Markov Chain）和蒙特卡洛（Monte Carlo） (MCMC)迭代学习(Iterated Learning)来揭示大型语言模型的隐含先验知识。本文将深入剖析这项研究，探讨其对AI产品开发的深远影响。 图片由xiumaodalle生成 很多朋友可能对这两个算法比较陌生，在这里我简单介绍一下。Markov Chain是一种统计模型，用于描述一个系统在不同状态之间的 ………………………………