LLM技术进阶

本栏目收集和整理大型语言模型(LLM)相关的前沿技术和方法，帮助读者了解LLM领域的最新进展和实用技术。

检索增强生成技术

检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是提高LLM事实准确性和知识时效性的重要技术路线。本栏目将介绍RAG的基本原理、最新进展和实践方法。

Self-RAG：通过自反思实现检索、生成与评判的新型RAG框架

Self-RAG是一种创新的检索增强生成框架，通过引入自反思机制，使语言模型能够自主决定何时检索外部知识，并对检索结果和生成内容进行评判。这一框架解决了传统RAG方法中的关键限制，提高了模型的事实准确性，同时保持了其多功能性。

主要特点：

• 按需检索：只在必要时检索外部知识
• 自适应评估：评估检索段落的相关性
• 自我批评：对生成内容进行批评和改进
• 灵活可控：提供多种推理控制选项

即将添加的内容

我们计划在未来添加更多LLM技术相关的内容，包括：

1. 提示工程高级技术：最新的提示工程方法和技巧
2. 参数高效微调方法：LoRA、P-Tuning等参数高效微调技术
3. 上下文学习优化：提高LLM上下文学习能力的方法
4. 多模态LLM技术：结合文本、图像、音频等多模态输入的LLM技术
5. LLM推理优化：提高LLM推理效率和降低成本的方法
6. LLM评估方法：全面评估LLM性能的指标和方法

如果您对特定LLM技术感兴趣，或有建议添加的内容，欢迎与我们联系。