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基于自推理的检索增强语言模型改进 (arxiv.org)

文章介绍了一种新的自推理框架,用于改进检索增强语言模型(RALM)的可靠性和可追溯性。该框架通过利用语言模型本身生成的推理轨迹,包括相关性感知、证据感知选择和轨迹分析三个过程,构建自推理轨迹,从而提高模型的性能。实验结果表明,该框架在问答和事实验证等任务上优于现有模型,甚至可以与GPT-4相媲美。

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