SFR-RAG

SFR-RAG是一款由Salesforce AI Research開(kāi)發(fā)的大型語(yǔ)言模型，致力于增強(qiáng)機(jī)器在文本理解和生成方面的能力。該模型特別注重對(duì)上下文的精準(zhǔn)把握，并在檢索增強(qiáng)生成領(lǐng)域進(jìn)行了深度優(yōu)化。SFR-RAG擁有90億個(gè)參數(shù)，盡管規(guī)模相對(duì)較小，但在特定任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)于一些更大型的競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品，如Command-R+ (104B)和GPT-4o。它能夠有效處理信息不足或存在矛盾的上下文，執(zhí)行復(fù)雜的多步推理，并可靠地生成引用信息。此外，SFR-RAG還集成了函數(shù)調(diào)用功能，能夠與外部工具實(shí)時(shí)交互，以檢索高質(zhì)量的上下文信息。

SFR-RAG是什么

SFR-RAG是Salesforce AI Research推出的一款先進(jìn)語(yǔ)言模型，旨在提高機(jī)器對(duì)文本的理解和生成能力。該模型特別強(qiáng)化了對(duì)上下文的理解，經(jīng)過(guò)優(yōu)化以適應(yīng)檢索增強(qiáng)生成的需求。憑借90億個(gè)參數(shù)，SFR-RAG在某些特定任務(wù)中超越了許多大型同類產(chǎn)品，能夠有效處理信息稀缺或相互矛盾的場(chǎng)景，執(zhí)行復(fù)雜的推理任務(wù)，并提供可靠的引用。其集成的函數(shù)調(diào)用功能使其能夠與外部工具動(dòng)態(tài)交互，以獲取高質(zhì)量的上下文信息。

SFR-RAG

SFR-RAG的主要功能

上下文理解：能夠有效理解并分析給定的上下文信息，生成準(zhǔn)確且相關(guān)的文本。
檢索增強(qiáng)生成：通過(guò)與外部信息源結(jié)合，增強(qiáng)生成文本的事實(shí)準(zhǔn)確性。
幻覺(jué)最小化：旨在減少生成與現(xiàn)實(shí)不符或完全虛構(gòu)的信息出現(xiàn)。
多步推理：執(zhí)行復(fù)雜的推理任務(wù)，通過(guò)整合多個(gè)上下文信息得出結(jié)論。
可靠引用：在文本生成時(shí)，確保提供準(zhǔn)確的來(lái)源引用。
函數(shù)調(diào)用：具備與外部工具交互的能力，能夠檢索高質(zhì)量的上下文信息。

SFR-RAG的技術(shù)原理

指令調(diào)整：通過(guò)指令調(diào)整（instruction-tuning）進(jìn)行訓(xùn)練，重點(diǎn)關(guān)注上下文生成和幻覺(jué)最小化。
模板：引入新的模板，包括“思考（Thought）”和“觀察（Observation）”角色，提升模型的內(nèi)部推理能力和外部信息檢索效率。
檢索器集成：與知識(shí)檢索器緊密協(xié)作，從海量文檔中獲取最相關(guān)的信息。
多模態(tài)學(xué)習(xí)：通過(guò)多模態(tài)學(xué)習(xí)，模型可以處理來(lái)自不同來(lái)源的信息。
偏好學(xué)習(xí)：利用偏好學(xué)習(xí)技術(shù)（preference learning）對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，以更好地模擬人類信息評(píng)估和選擇的方式。