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“Retrieval Augmented Fine Tuning (RAFT)という学習手法です。質問と関連する文書群が与えられた際に、質問に答えるのに役立たない文書を無視するようモデルを学習させるフレームワークです。”
misshiki のブックマーク 2024/05/02 15:16
RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成 | AIDB[自然言語処理]“Retrieval Augmented Fine Tuning (RAFT)という学習手法です。質問と関連する文書群が与えられた際に、質問に答えるのに役立たない文書を無視するようモデルを学習させるフレームワークです。”2024/05/02 15:16
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ai-data-base.com2024/05/02
背景 LLMは、膨大な量の公開データで学習することにより、幅広い一般知識推論タスクで著しい進歩を遂げてきました。一方で、LLMが特定の分野のタスクに用いられる場合、一般的な知識推論よりも、与えられた文書に...
30 人がブックマーク・3 件のコメント
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“Retrieval Augmented Fine Tuning (RAFT)という学習手法です。質問と関連する文書群が与えられた際に、質問に答えるのに役立たない文書を無視するようモデルを学習させるフレームワークです。”
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背景 LLMは、膨大な量の公開データで学習することにより、幅広い一般知識推論タスクで著しい進歩を遂げてきました。一方で、LLMが特定の分野のタスクに用いられる場合、一般的な知識推論よりも、与えられた文書に...
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