Контент доступен только для PRO подписчиков
Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку
После извлечения перед генерацией улучшение достоверности больших языковых моделей в RAG
КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Адаптировать под запрос
Когда ты даешь LLM документ и задаешь вопрос, возникает КОНФЛИКТ ЗНАНИЙ между тем, что модель "помнит" из обучения, и тем, что написано в твоем тексте. Исследование выделяет четыре сценария: оба источника верны, верен только внутренний, верен только внешний, оба неверны. Ключевая идея – нужно ЯВНО УПРАВЛЯТЬ тем, какому источнику доверять, вместо того чтобы оставлять это на откуп модели. Без четких инструкций LLM плохо справляются с такими конфликтами и могут галлюцинировать неточности.