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Facebook和AI新成立公司Hugging Face今日开源系统了一种AI实体模型查找提高转化成（RAG），它是一种自然语言理解解决实体模型，能够搜索和表述前后文信息内容来进行一系列每日任务。
RAG能够根据根据动态性地更改或填补其內部专业知识，使 研究工作人员可以操纵实体模型把握的內容， 研究工作人员无须对其计算水平开展再学习培训就可以得到 优秀的結果。
从今天起，RAG能够做为Hugging Face转化器库的部件给予，与新的数据库查询集成化，给予RAG所依靠的数据库索引专业知识源。
RAG融合专业知识的“中后期结合”方法
自然语言理解了解行业的 前沿工作中早已造成了通用性实体模型，这种实体模型尽管经常存有缺点，可是是能够营销推广的。到迄今为止，大部分实体模型早已运用于不用专业知识情况就可以转化成解决方法的每日任务中，例如心态剖析这类每日任务。
比较之下RAG应用键入数据信息从像Wikipedia那样的数据库查询中查找有关的文本文档。比如，得出一个“地球上 个哺乳类动物是什么时候发生的？”的难题，RAG很有可能会给予“哺乳类动物”、“地球历史”、“哺乳类动物演变”等参考文献做为前后文与键入联接，随后键入实体模型以转化成輸出文字。
依据Facebook的叫法，RAG运用了一种“中后期结合”的方式来融合查找到的文本文档中的专业知识，这代表着它在汇聚 后的预测分析成绩以前对文本文档难题对开展回答预测分析。当它能够浏览包括回答案件线索的文本文档时，假如回答并不是逐句阐述的，RAG的特性会进一步提高。在一些状况下，RAG乃至会转化成回答，而这种回答并不包含在查找到的一切文本文档中。
RAG善于专业知识密集式自然语言理解难题
Facebook称，当对例如包括来源于Google检索客户的难题的NaturalQuestions这类的对外开放域数据开展标准检测时，RAG表明了在找不着回答的状况下转化成标准答案的技巧。
RAG还擅于专业知识密集式的自然语言理解难题，Facebook根据建立受Jeopardy启迪的难题开展了探寻。与别的类似实体模型对比，RAG造成的难题更为实际、多种多样且更为真正。这或许是由于RAG可以运用从好几个来源于得到的不一样信息内容综合性出不一样的回答的工作能力。
RAG的 研究主管Sebastian Riedel表明，尽管RAG在Facebook的生产制造中沒有应用，但其身后的精英团队已经积极主动迭代更新以降低潜在性的成见。她们将学习培训数据信息集中化的文本文档限定在Wikipedia上，她们觉得Wikipedia比现如今很多语言模型的爬虫技术更安全性。
RAG的较大优点：协调能力
[tiktok买粉丝网] https://www.3ytv.com研究工作人员已经探寻RAG的一个版本号，这一版本号能够较大水平地减少剩下风险性，便于做到一贯的輸出安全性的水平。她们已经 研究怎样拓展RAG，使其多路化，并使其与此同时应用好几个专业知识源开展实际操作。
Sebastian Riedel说：“RAG的真真正正优点取决于它的协调能力，要更改一个事先训炼过的语言模型所了解的物品，必须 用新的文本文档对全部实体模型开展再训炼。根据RAG，我们可以根据互换用以专业知识查找的文本文档来操纵它所了解的內容。我们在含有RAG的NaturalQuestions，CuratedTrec和WebQuestions上得到了十分优异的結果，说明可以用转化成的而不是获取的读取器来完成全新的设备载入特性。”
Facebook觉得RAG具备宽阔的发展潜力，它肯定这将使 研究工作人员可以仅用两行编码就可以为专业知识密集式每日任务布署解决方法。
Facebook层面称，“RAG容许NLP实体模型绕开再学习培训流程，浏览和获取全新的信息内容，随后应用制作器輸出結果。大家预知未来对专业知识密集式每日任务的 研究发展潜力，这种每日任务如同今日的心态剖析那样的轻量专业知识每日任务一样简单易懂。”
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