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原標(biāo)題：阿里發(fā)布大模型發(fā)布圖結(jié)構(gòu)長文本處理智能體，超越GPT-4-128k
關(guān)鍵字：文本,任務(wù),方法,智能,節(jié)點
文章來源：夕小瑤科技說
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夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Richard
隨著大語言模型的發(fā)展，處理長文本的能力成為了一個重要挑戰(zhàn)。雖然有許多方法試圖解決這個問題，但都存在不同程度的局限性。最近，阿里巴巴的研究團隊提出了一個名為GraphReader的新方法，通過將長文本組織成圖結(jié)構(gòu)，并利用智能體來探索這個圖，成功提升了模型處理長文本的能力。
GraphReader的核心思想是將長文本分解成關(guān)鍵元素和原子事實，構(gòu)建成一個圖，然后讓智能體在這個圖中探索和推理。這種方法不僅能有效處理超長文本，還在多跳問答等復(fù)雜任務(wù)上取得了優(yōu)異表現(xiàn)。與目前主流的長文本處理方法相比，GraphReader展現(xiàn)出更強的擴展性和魯棒性。
這個創(chuàng)新方法為大語言模型處理長文本開辟了新的思路，有望在各種需要長文本理解的應(yīng)用場景中發(fā)揮重要作用。接下來，讓我們一起深入了解GraphReader的原理和優(yōu)勢。
論文標(biāo)題：
GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models
論文鏈接：
https://arxiv

原文鏈接：阿里發(fā)布大模型發(fā)布圖結(jié)構(gòu)長文本處理智能體，超越GPT-4-128k

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：專業(yè)、有趣、深度價值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189