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[FAI] 人大 刘勇 | 检索增强能提升大模型的推理能力吗?
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讲座标题(中文):检索增强(RAG)能提升大模型的推理能力吗? 讲座标题(英文):Can Retrieval Augmented Generation (RAG) Enhance the LLM’s Reasoning Capabilities? 讲座摘要:检索增强(RAG)通过引入外部知识能有效提升了模型的回答准确性与知识广度,在解决大型语言模型(LLM)幻觉问题及增加模型知识容量方面扮演着重要作用。然而,RAG为什么有效、边界在哪尚不清楚,现阶段关于RAG工作机制的研究相当匮乏,这一定程度上限制了RAG算法的进一步优化和改进。本报告将从原理上阐明RAG能提升LLM的推理能力,但对于复杂推理任务提升效果有限。在此基础上,进一步探究在检索文档有噪音情况下,RAG的推理表现,并给出了可能算法改进路径。 讲者信息:刘勇,中国人民大学,长聘副教授,博士生导师,国家级高层次青年人才。长期从事机器学习基础理论研究,共发表论文100余篇,其中以第一作者/通讯作者发表顶级期刊和会议论文近50篇,涵盖机器学习领域顶级期刊JMLR、IEEE TPAMI、Artificial Intelligence和顶级会议ICML、NeurIPS等。获中国人民大学“杰出学者”、中国科学院“青年创新促进会”成员、中国科学院信息工程研究所“引进优青”等称号。主持国家自然科学面上/基金青年、北京市面上项目、中科院基础前沿科学研究计划、腾讯犀牛鸟基金、CCF-华为胡杨林基金等项目。
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