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Artyom Sorokin

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TOOL · CL_16230 · May 5 · 04:00

Q-RAG 方法可实现高达 1000 万个 token 的 LLM 高效多步检索

研究人员推出了一种名为 Q-RAG 的新方法，用于增强检索增强生成 (RAG) 系统。该方法利用强化学习对嵌入器模型进行多步检索的微调，这是微调整个 LLM 的一种更有效替代方案。Q-RAG 在长上下文基准测试中表现强劲，在 BabiLong 和 RULER 上取得了高达 1000 万个 token 上下文的最先进结果。