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English(EN) Even Small Reasoners Should Quote Their Sources: Introducing the Pleias-RAG Model Family

新的 Pleias-RAG 模型为小型 LLM 提供引用和事实依据

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了 Pleias-RAG 模型家族，该家族包含用于检索增强生成 (RAG)、搜索和来源摘要的小型推理模型。这些模型 Pleias-RAG-350m 和 Pleias-RAG-1B 在模拟多语言开源检索的合成数据集上进行了中等训练。它们提供对引用和字面引用事实依据的原生支持，以及查询路由和来源重排等功能。与 Qwen 2.5 7B 和 Llama-3.1 8B 等大型模型相比，这些模型在 RAG 基准测试中的表现优于其他小型语言模型 (SLM)，并且在欧洲语言中的表现保持一致，同时确保系统性的参考依据。 AI

影响 这些模型可以在受限的基础设施上实现更具事实依据且更高效的 AI 应用。

排序理由 该集群是关于一篇介绍具有新颖功能模型家族的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Pierre-Carl Langlais, Pavel Chizhov, Mattia Nee, Carlos Rosas-Hinostroza, Matthieu Delsart, Ir\`ene Girard, Othman Hicheur, Anastasia Stasenko, Ivan P. Yamshchikov ·

    即使是小型推理器也应引用其来源：推出 Pleias-RAG 模型系列

    arXiv:2504.18225v2 Announce Type: replace Abstract: We introduce a new generation of small reasoning models for RAG, search, and source summarization. Pleias-RAG-350m and Pleias-RAG-1B are mid-trained on a large synthetic dataset emulating the retrieval of a wide variety of multi…

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