大语言模型虽然能回答各种问题,但其准确性仍然令人担忧。它无法提供答案的来源,也无法与最新信息同步。更让人困扰的是,它还可能编造出一些看似可信的答案,误导用户。那么,如何解决这个问题,使大语言模型的回答更加准确可靠、实用性更强呢?在这段视频中,来自 IBM 研究院的科学家 Marina Danolevski 用浅显易懂的方式介绍了检索增强生成(RAG,Retrieval Augmented Generation)的原理,以及如何帮助大语言模型提供准确信息的方法!
大语言模型虽然能回答各种问题,但其准确性仍然令人担忧。它无法提供答案的来源,也无法与最新信息同步。更让人困扰的是,它还可能编造出一些看似可信的答案,误导用户。那么,如何解决这个问题,使大语言模型的回答更加准确可靠、实用性更强呢?在这段视频中,来自 IBM 研究院的科学家 Marina Danolevski 用浅显易懂的方式介绍了检索增强生成(RAG,Retrieval Augmented Generation)的原理,以及如何帮助大语言模型提供准确信息的方法!
评论(0)