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原標題：RAG+GPT-4 Turbo讓模型性能飆升！更長上下文不是終局，「大海撈針」實驗成本僅4%

關鍵字：上下文,成本,窗口,作者,性能

文章來源：新智元

內容字數：5744字

內容摘要：新智元報道編輯：桃子【新智元導讀】RAG或許就是大模型能力飆升下一個未來。RAG+GPT-4，4%的成本，便可擁有卓越的性能。這是最新的「大海撈針」實驗得出的結論。在產品中使用LLM的下一階段，重點是讓它們生成的響應/回復更加「超前高速化」(hyper-specific)。也就是LLM需要按照不同的使用情況，針對數據集、用戶、使用案例，甚至包括針對特定調用，生成完全不同的響應。這通常是通過 3 種基本技術中的一種來實現的：1. 上下文窗口填充（Context-window stuffing）2. RAG（檢索增強生成）3. 微調正如實踐者所知，與炒作相反（「在您的數據上訓練的 GPT……！」），主要是使用上下文窗口填充和 RAG（而不是微調）來專門化 LLM 的響應。作者Atai Barkai最近在CopilotKit中添加了一個新的面向文檔的react hook，專門用于容納（可…

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。