ENMLP'24 | Open-RAG：快来，将任意开源LLM模型集成为高效RAG模型

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本文是对公开论文的核心提炼，旨在进行学术交流。如有任何侵权问题，请及时联系号主以便删除。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号，转载请注明出处 论文: Open-RAG: Enhanced Retrieval-Augmented Reasoning with Open-Source Large Language Models 论文地址： https://arxiv.org/abs/2410.01782 论文代码： https://openragmoe.github.io 创新性  具备以下特点： 将任意稠密的 LLM 转变为参数高效的稀疏专家混合（ sparse mixture of experts ， MoE ）模型，能够处理复杂的推理任务，包括单步和多步查询。 特别地训练模型应对看似相关但实际上具有误导性的挑战性干扰，同时仅在适配器中扩展 MoE ，保持模型的规模。 通过结合结构学习、架构转换和基于反思的生成，利用潜在嵌入学习动态选择相关专家并有效整合外部知识，以实现更准确和上下文支持的响应生成及其有效性的估计。 通过一种混 ………………………………