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读《面向大语言模型的检索增强生成技术：综述》笔记整理

在这篇综述中，我们关注的是面向大语言模型（Large Language Model）的检索增强生成技术。这项技术通过结合检索机制，增强了大语言模型在处理复杂查询和生成更准确信息方面的能力。大语言模型 (大语言模型，LLMs) 虽展现出强大能力，但在实际应用中，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是指在利用大语言模型回答问题之前，先从外部知识库检索相关信息。RAG 被证明能显著提升答案的准确性，并特别是在知识密集型任务上减少模型的错误输出。通过引用信息来源，用户可以核实答案的准确性，从而增强对模型输出的信任。

读《通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要》笔记整理

ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,Large Language Model）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。本文试图回答下面一些问题：ChatGPT是否带来了NLP乃至AI领域的研究范式转换？如果是，那会带来怎样的影响？LLM从海量数据中学到了什么知识？LLM又是如何存取这些知识的？随着LLM规模逐步增大，会带来什么影响？什么是In Context Learning?为什么它是一项很神秘的技术？它和Instruct又是什么关系？LLM具备推理能力吗？思维链CoT又是怎么做的？等等，相信看完，能让您对这些问题有一个答案。