InfiniAILab(@SonglinYang4)：RAG vs. 长上下文LLMs：真正的对决。原来，简单构建的RAG模型可以在大多数现有基准测试中与价值百万美元的长上下文LLMs相匹敌。那么，我们是否需要长上下文模型呢？是的。因为今天的基准测试存在缺陷：过于简单，过度依赖检索和问答，容易检测到噪音，以及数据量不足需要大量人力。随着长上下文LLMs达到极限，我们需要一个能够证明其疯狂训练成本的基准测试。
齐思GPT
2025-02-19 00:00:00
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在杨松林最近的一条推文中，从InfiniAILab分享了检索增强生成（RAG）和长上下文语言模型（LLMs）之间的显著比较。推文突出了一个令人惊讶的发现：更简单的RAG系统可以与更复杂昂贵的长上下文LLMs表现相媲美。这一发现对于人工智能和自然语言处理领域的从业者可能具有重要意义，因为它暗示了一种更具成本效益的方法来开发强大的语言模型，而不会牺牲性能。如果您对人工智能效率和模型构建的最新发展感兴趣，这篇内容可能值得一读。
在杨松林最近的一条推文中，从InfiniAILab分享了检索增强生成（RAG）和长上下文语言模型（LLMs）之间的显著比较。推文突出了一个令人惊讶的发现：更简单的RAG系统可以与更复杂昂贵的长上下文LLMs表现相媲美。这一发现对于人工智能和自然语言处理领域的从业者可能具有重要意义，因为它暗示了一种更具成本效益的方法来开发强大的语言模型，而不会牺牲性能。如果您对人工智能效率和模型构建的最新发展感兴趣，这篇内容可能值得一读。- RAG和长上下文LLMs之间存在对决
- 简单构建的RAG可以与价值百万美元的长上下文LLMs相匹配
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