基于大语言模型的信息检索技术(综述)
在信息检索技术的前沿探索中，大语言模型（LLMs）正崭露头角，重塑我们的搜索体验。本文将着重讨论向量表示与LLM在查询重写中的关键应用，以及其在提升检索效率和上下文理解方面的潜力。向量表示与LLM的卓越表现 在使用向量搜索中，Mean方法展现出了显著的优势，比如RAR + Mean + COT组合成为最优策略。
信息检索技术具有以下特点： 基于文本：信息检索主要基于文本数据进行，通过文本匹配和相似度计算来查找相关信息。 高效性：现代信息检索技术采用高效的索引和查询算法，能够快速响应用户的查询请求，返回相关结果。
大模型，即超大规模神经网络，其核心特征是庞大的参数量、多任务学习能力、对计算资源的渴求以及海量数据的支持。在自然语言处理（NLP）领域，它们如巨擘般引领，国内与国外的模型各有千秋；而在多模态世界，大语言模型能驾驭文本、图像、视频和音频的交融。
大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型（Large Language Model，LLM）是一种基于深度学习的人工智能模型，其主要特点是使用大量的文本数据进行训练，以便能够更好地理解和生成自然语言文本。
...也看大型语言模型生成带引证的文本方法与评估基准ALCE
1、然而，研究也揭示了评估方案的局限性，未来的研究将聚焦于生成引文链接的可行性，以及如何改进数据模型，以进一步提升LLMs在生成引证文本方面的性能。这篇论文为我们提供了深入理解大语言模型引证生成技术的关键洞察，为构建更加可信的智能对话系统奠定了坚实基础。
2、要让大型语言模型完全理解文档并输出所需内容，可以采取以下步骤和方法： **清晰明确的输入文本：** 确保输入文本内容清晰明确，表达方式简洁准确。避免使用模糊或含糊不清的语句，以减少模型的理解误差。 **上下文衔接：** 在输入文本中提供足够的上下文信息，使模型能够正确理解背景和语境。
3、区别： 目标不同：文本挖掘的目标是从海量文本中提取有用信息，而大语言模型的目标是生成连续文本或完成特定的语言任务。 方法不同：文本挖掘主要运用机器学习和数据挖掘技术，如分类算法、聚类算法等；而大语言模型主要基于神经网络结构进行训练，如循环神经网络和变压器模型。
DAIL-SQL笔记
DAIL-SQL采用CR问题表示，它不仅考虑了数据库的内在结构，还在监督微调阶段目标明确，即减少生成查询与真实查询的差距。这个过程涉及到数据预处理和LLM的微调，确保推理的准确性和一致性。微调阶段，数据准备完成后，优化的LLMs在Spider-dev集上大展拳脚，外键信息和规则含义的强调显著提升性能。
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