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文本生成 | retrieval augmentation(进阶篇Atlas)

3.3 Efficient retriever fine-tuning 4 实验结论 5 分析     5.1 可解释性     5.2 可更新性 6 总结 参考文献 1 简介     之前写过若干篇retrieval...augmentation的文章,对几种当下较为火热的retrieval augmentation的方法做了详细介绍,进而清晰地知道这种方法的价值跟优势所在。...这里介绍最近看到的一篇今年八月份由Meta AI提出的retrieval augmentation的论文,Atlas,Atlas是一个经过精心设计和预训练的检索增强语言模型,可以通过少量的训练样本学习到特定任务的知识...这篇论文对于retrieval augmentation的损失函数,预训练,finetune等诸多设计细节有更加深入的研究,并验证了检索增强模型的可解释行,可更新性等诸多性能,能够帮助大家更深入的了解retrieval....pdf 2.(2022,) Unsupervised dense information retrieval with contrastive learning https://arxiv.org/abs

85710
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