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2 月，1 周前

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构建一个研究和情境化的模型更具挑战性，但它对未来的进步至关重要。 近，我们在这个领域取得了实质性的进展，我们的RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）架构是一个端到端的可差异化模型，它结合了信息检索组件（Facebook AI的基于稠密段落检索系统（dense-passage retrieval system）和seq2seq生成器（Facebook的BART模型（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers，双向和自回归Transformer））。与 大的预训练seq2seq语言模型相比，RAG可以在知识密集型下游任务上进行微调，达到 优结果。而且与这些预训练模型不同，RAG的内部知识可以轻松地随时更改或补充，从而使研究人员和工程师控制RAG所知道的内容，而不会浪费时间或算力来重新训练整个模型。

Building a research and situational model is more challenging, but it is crucial for future progress. Recently, we have made substantial progress in this field. Our Rag (retrieval enhanced generation) architecture is an end-to-end differentiable model, which combines information retrieval components (Facebook AI's dense passage retrieval system) and seq2seq generator (Facebook's bat model) And auto regressive transformers. Compared with the largest pre training seq2seq language model, rag can fine tune on knowledge intensive downstream tasks to achieve the optimal results. Moreover, unlike these pre training models, rag's internal knowledge can be easily changed or supplemented at any time, so that researchers and engineers can control what rag knows without wasting time or effort to retrain the whole model.

RAG的外观和行为类似于标准的seq2seg模型，这意味着它接受一个序列并输出相应的序列。然而，还有一个中间步骤，区分和改进RAG和普通的seq2seq方法。RAG不是直接向生成器传输输输入，而是使用输入来检索一组相关文档。在我们的例子中，它是从维基百科检索的。


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