首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

RAPTOR 一种基于树的RAG方法,RAG的准确率提高 20%

,然后逐层递归的查询,如下图所示: 在推理时,RAPTOR 模型从该树中检索,在不同抽象级别的文档中找出匹配片段。...在涉及复杂、多步骤推理的问答任务中,通过将 RAPTOR 检索与 GPT-4 结合使用,可以将 QuALITY 基准的准确率提高 20%。...树的构建过程 构建树的过程,RAPTOR 根据其语义embedding递归地对文本块chunk进行聚类,并生成这些聚类的文本摘要。...RAPTOR 根据向量递归地对文本块进行聚类,并生成这些聚类的文本摘要,从而自下而上构建一棵树。 聚集在一起的节点是兄弟节点; 父节点包含该集群的文本摘要。...这种结构使 RAPTOR 能够将代表不同级别文本的上下文块加载到 LLM 的上下文中,以便它能够有效且高效地回答不同层面的问题。

26411
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

【RAG论文】文档树:如何提升长上下文、非连续文档、跨文档主题时的检索效果

这些块及其相应的SBERT向量形成了RAPTOR树结构的叶节点。...突出显示的节点表示RAPTOR的选择,而箭头指向DPR的叶子节点。值得注意的是,RAPTOR的上下文通常包含由DPR检索的信息,直接或在较高层的摘要中。...实验结果表明,当RAPTOR与任何检索器结合使用时,在所有数据集上始终优于各自的检索器。...RAPTOR 与 UnifiedQA 3B 搭配使用时,不仅超越了 BM25 和 DPR 等检索方法,还在 METEOR 指标中创下了新的最高水平 在需要复杂推理的问答任务上,结合RAPTOR和...该消融研究的结果清楚地表明,与基于新近度的树方法相比,使用 RAPTOR 的聚类机制可以提高准确率。

18010

英伟达用AI设计GPU算术电路,面积比最先进EDA减少25%,速度更快、更加高效

Raptor进行分布式训练 PrefixRL需要大量计算,在物理模拟中,每个GPU需要256个CPU,而训练64b任务则需要超过32000个GPU小时。...此次英伟达开发了一个内分布式强化学习平台Raptor,该平台充分利用了英伟达硬件优势,从而可以进行这种工业级别的强化学习(如下图4)。...Raptor 能够提高训练模型的可扩展性和训练速度,例如作业调度、自定义网络和 GPU 感知数据结构。...在 PrefixRL 的上下文中,Raptor 使得跨 CPU、GPU 和 Spot 实例的混合分配成为可能。...图4:研究者采用Raptor进行解耦并行训练和奖励计算,以克服电路合成延迟。 奖励计算 研究者采用权衡权重 w (范围为[0,1])来组合区域和延迟目标。

31220

击败英特尔Alder Lake,AMD Ryzen 5 7600X和Ryzen 7 7700X跑分曝光

这是从 Zen 3 到 Zen 4 的显着单核改进,但同样有趣的比较是与英特尔的第 12 代 Alder Lake 和即将推出的第 13 代 Raptor Lake的比较。...当我们将英特尔下一代的 Raptor Lake 已泄露的跑分成绩加入到对比,Ryzen 7600X 和Core i5 13600K 看起来并驾齐驱,而Core i7 13700K 比Ryzen 7700X...另外,多核基准测试可能会描绘出不同的画面,因为 Ryzen 7000 SKU 的核心数量保持不变,而英特尔将继续在 Raptor Lake 上使用其混合架构,将性能核心与效率核心相结合,以获得更大的整体核心数量...当前的预计发售日期是 9 月 27 日,恰好是英特尔计划发布其下一代 Raptor Lake CPU 的同一天。 编辑:芯智讯-林子

82130
领券