ACL 2024 | AI新突破：RA-ISF框架助力大型语言模型解决复杂问题

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点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 引言：探索知识检索与问题解答的新方法 在人工智能领域，尤其是在自然语言处理（NLP）中，知识检索和问题解答一直是研究的热点。随着大型语言模型（LLM）的发展，如GPT和BERT系列，这些模型在多种任务上展示了卓越的性能。然而，这些模型在处理知识密集型问题时仍面临挑战，尤其是在需要实时更新和整合外部知识时。 传统的方法依赖于将大量知识编码进模型的参数中，但这种方法不仅更新成本高，而且难以适应知识的快速变化。为了解决这些问题，研究者们提出了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）方法，通过外部知识的动态检索来增强模型的应答能力。然而，这些方法在实际应用中仍然存在检索不相关信息导致性能下降的风险。 为了进一步提升模型的问题解决能力，并减少 ………………………………