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DCCD
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新的 LLM 解码方法提高了准确性和效率
两篇新的研究论文提出了改进大型语言模型 (LLM) 解码效率和准确性的新方法。第一种方法，Draft-Conditioned Constrained Decoding (DCCD)，通过将语义规划与结构强制执行分离来解决生成 JSON 或 API 调用等结构化输出的挑战，从而在严格的结构化准确性方面取得了显著改进。第二种方法，Depth Exploration Decoding (DEX)，通过并行探索多个中间层深度来优化自回归解码过…
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新的 RAG 研究增强了 LLM 的检索、遗忘和忠实性
多篇研究论文正在探索检索增强生成 (RAG) 的进展，以提高大型语言模型的性能和效率。Apple 的 CLaRa 框架在连续潜在空间中统一了检索和生成，以实现更好的压缩和端到端优化。其他研究侧重于 RAG 的机器学习遗忘，以删除敏感信息；RAG 的测试时适应，以处理领域转移；以及基于图的匹配，以改进多跳推理。此外，还在开发量化检索器-生成器对齐和抑制模型内部知识的方法，以增强 RAG 系统的忠实性。