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引言 伴随人工智能技术迅猛发展,RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕模型作为一种结合检索、生成本事模型,在自然语言处理领域展露出非常大应用潜力,可是,在低资源情况下鲁棒性、精度难题变成亟待搞定根本挑战,本文将探讨如何在低资源情况下提高RAG模型鲁棒性、精度,并结合百
引言 伴随自然语言处理技术迅捷发展,RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕模型因其超强检索、生成本事,在众多应用场景中展露出卓越表现,可是,在资源有限环境中,如何提高RAG模型鲁棒性、精度变成一个亟待搞定难题,本文将探讨如何通过改进数据获取、模型训练、改良策略来提升R