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Hard Exploration

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TOOL · CL_239397 · Sep 7 · 04:00

新的RAG方法DEX-Comp实现16倍上下文压缩，4-24倍加速

研究人员开发了DEX-Comp，一种新颖的两阶段训练方法，以提高检索增强生成（RAG）系统的效率。该方法首先使用纯蒸馏在未压缩RAG的正确响应上训练压缩模型，然后采用强化学习的硬探索来处理未压缩系统失败的查询。DEX-Comp在各种基准测试中实现了16倍的压缩和4倍-24倍的推理加速，其性能与未压缩的RAG相当或更优。