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Graph language models
Graph language models
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RAG研究探索语义引导、图模型和扩展范式 · 跟踪6个来源
近期研究通过考察不同的范式及其扩展属性，探索了检索增强生成（RAG）的进展。一项研究引入了GuidedRAG，它使用语义引导在检索前约束知识库，从而提高相关性并减少开销。另一篇论文GLM-RAG，研究了用于知识图谱上RAG的图语言模型，发现微调的GLM检索器在域外泛化能力更好。一项单独的扩展研究比较了BM25、文件系统代理和基于图的方法等RAG范式，得出结论BM25在准确性和成本方面扩展性最好。最后，研究还深入探讨了文本块大小对RAG…
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图语言模型显示激活显著性/效用分离
研究人员分析了图语言模型（GLMs）如何通过将图数据转换为标记以供大型语言模型（LLMs）处理。研究发现，虽然某些“图沉标记”显示出较高的激活值，但它们并不一定携带最重要的图信息或吸引显著注意力。这表明这些标记的激活显著性与其对下游预测的实际效用之间存在脱节，暗示了当前GLM设计的局限性。