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Yu et al. Reply
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Byte Language Models Outperform Tokenized Models at Scale
一篇新论文介绍了“字节语言模型”，它们直接将文本作为字节处理，绕过了传统的标记器。虽然最初速度较慢，但这些字节级模型在采用特定技术（如 token-superposition 和 hash embeddings）进行训练时，表现出比子词标记模型更优越的性能和扩展能力。研究表明，更长字节序列带来的计算量增加可能是有益的，并且这些模型可以学会形成自己的文本抽象，甚至在某些下游任务上超越标记模型，并提供更有效的推测性解码。
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Chain-of-Note 通过增加相关性检查步骤改进 RAG
一种名为 Chain-of-Note 的新方法旨在通过增加一个关键的中间步骤来提高检索增强生成 (RAG) 系统的可靠性。Chain-of-Note 不直接从检索到的段落中回答问题，而是首先要求系统为每个段落生成一个相关性说明，评估其内容和对查询的支持程度。然后，系统仅使用被认为相关的段落来回答问题，如果找不到相关段落，则明确表示“我不知道”。这种方法有助于缓解回答语料库之外的问题或被关键词重叠但没有事实联系的段落误导等问题。